神经肌肉疾病运动中的肌肉氧合研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项针对神经肌肉疾病的前瞻性生理学研究,纳入五组自愿参与者:Dystrophin 相关肌营养不良(Becker 型)20 人、非 dystrophin 相关肌营养不良(面肩肱型与肢带型各 20 人)、非营养不良性肌病(先天性肌病)20 人、运动神

University Hospital, LilleUniversity Hospital, Lille
clinicaltrials
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表格回归Neuromuscular Diseases
Muscle Oxygenation in Effort in Neuromuscular Diseases

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创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

神经肌肉疾病运动中的肌肉氧合研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项针对神经肌肉疾病的前瞻性生理学研究,纳入五组自愿参与者:Dystrophin 相关肌营养不良(Becker 型)20 人、非 dystrophin 相关肌营养不良(面肩肱型与肢带型各 20 人)、非营养不良性肌病(先天性肌病)20 人、运动神经元疾病(ALS、Charcot Marie Tooth 病、脊髓性肌萎缩)20 人及健康对照 20 人。研究目的是评估标准化运动过程中的肌肉氧合变化并比较组间变量,同时分析线粒体功能与表型,可用于神经肌肉疾病运动生理与线粒体功能相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:神经肌肉疾病。本研究是一项针对病理状态(神经肌肉疾病)的前瞻性生理学研究。将调查5组自愿参与者:1. 20名受Dystrophin相关肌营养不良(Becker Muscular Dystrophy)影响的受试者 2. 受非dystrophin损伤相关肌营养不良影响的受试者:20名受面肩肱型肌营养不良影响的受试者和20名受肢带型肌营养不良影响的受试者 3. 20名受非营养不良性肌病(先天性肌病)影响的受试者 4. 20名受运动疾病影响的受试者:肌萎缩侧索硬化(ALS)、Charcot Marie Tooth病、脊髓性肌萎缩。5. 20名健康对照。目的:评估标准化运动期间的肌肉氧合变化并比较组间变量。分析线粒体功能和表型在

【主题与分类】

主题标签:Neuromuscular Diseases。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02789059

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:神经肌肉疾病。本研究是一项针对病理状态(神经肌肉疾病)的前瞻性生理学研究。将调查5组自愿参与者:1. 20名受抗肌萎缩蛋白相关肌营养不良症(贝克型肌营养不良症)影响的受试者;2. 受非抗肌萎缩蛋白缺陷相关肌营养不良症影响的受试者:20名面肩肱型肌营养不良症受试者和20名肢带型肌营养不良症受试者;3. 20名非营养不良性肌病(先天性肌病)受试者;4. 20名运动神经元疾病受试者:肌萎缩侧索硬化症(ALS)、腓骨肌萎缩症、脊髓性肌萎缩症;5. 20名健康对照者。目的:评估标准化运动期间肌肉氧合变化,并比较各组间的变量。

分析BMD组与健康对照组相比的线粒体功能和表型 结局指标:近红外光谱法测定的肌肉氧合参数;氧耗、肌肉功能测量、Vignos和Brooke评分、Borg量表、6分钟步行试验、线粒体表型、线粒体氧合 3次访视:1- 入组 2- 标准化运动方案 3- 对Becker肌营养不良患者和自愿对照者进行股外侧肌肌肉活检

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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