无创皮层神经刺激治疗糖尿病神经病理性疼痛

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于1型糖尿病合并痛性多发性神经病且对传统药物治疗反应不佳的患者。研究采用随机、交叉、对照设计,评估为期四周的经颅直流电刺激(tDCS)相比四周假刺激的镇痛效果,使用已获CE认证的Sooma tDCS设备

Jens Brøndum FrøkjærJens Brøndum Frøkjær
clinicaltrials
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医学影像回归Diabetic Neuropathy, PainfulDiabetes Mellitus, Type 1
Noninvasive Cortical Neurostimulation For Diabetic Neuropathic Pain

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

无创皮层神经刺激治疗糖尿病神经病理性疼痛

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于1型糖尿病合并痛性多发性神经病且对传统药物治疗反应不佳的患者。研究采用随机、交叉、对照设计,评估为期四周的经颅直流电刺激(tDCS)相比四周假刺激的镇痛效果,使用已获CE认证的Sooma tDCS设备。研究先进行两周基线登记期,期间不给予治疗。数据可用于分析非侵入性皮层神经刺激对糖尿病神经病理性疼痛的缓解作用,支持疼痛评分等连续结局的预测或回归建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痛性糖尿病神经病、1型糖尿病。本研究是一项随机、交叉、对照研究。本研究的总体目标是评估为期四周的经颅直流电刺激(tDCS)对1型糖尿病合并痛性多发性神经病且对传统药物疼痛治疗反应不佳的个体的镇痛效果,并与为期四周的假刺激效果进行比较。两种治疗均将使用一种市售且经过验证的名为Sooma tDCS的设备进行。Sooma tDCS设备是一种非侵入性神经刺激器,已获得CE标志,用于治疗抑郁症、慢性疼痛(包括神经病理性疼痛)和纤维肌痛。研究将首先进行为期2周的基线登记期,在此期间患者不接受任何治疗。接下来,基线期之后将进行

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Neuropathy, Painful、Diabetes Mellitus, Type 1。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06152887

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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:痛性糖尿病神经病变、1型糖尿病。本研究是一项随机、交叉、对照研究。本研究的总体目标是评估为期四周的经颅直流电刺激(tDCS)对1型糖尿病合并痛性多发性神经病变且对传统药物治疗疼痛反应不佳的个体的镇痛效果,并与为期四周的假刺激效果进行比较。两种治疗都将使用一种名为Sooma tDCS的市售且经过验证的设备进行。Sooma tDCS设备是一种非侵入性神经刺激器,已获得CE标志,用于治疗抑郁症、慢性疼痛(包括神经病理性疼痛)和纤维肌痛。研究将首先进行为期2周的基线登记期,在此期间患者不接受任何治疗。接下来,基线期之后将进行为期4周的治疗期,受试者将被随机分配至活性治疗或假刺激治疗。之后,将进行为期6周的洗脱期。

最后,在第二个治疗阶段,患者的治疗分配将进行交换,即接受活性治疗的患者将转为接受假治疗,反之亦然。在两个治疗阶段中,患者将被要求每天自行给予一次刺激剂量,每周五次。在整个研究期间,受试者将被要求填写疼痛日记和几份问卷。此外,在每个治疗阶段的开始和结束时(共四次),所有受试者都将接受测试,包括脑磁共振成像(MRI)和定量感觉测试(QST)。主要疗效评估参数为临床慢性疼痛的短期和长期缓解情况以及生活质量。

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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