内耳创伤、耳鸣与感音神经性听力损失的再生医学与干细胞干预数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内耳创伤、耳鸣与感音神经性听力损失相关的再生医学与干细胞干预研究

Truway Health, Inc.Truway Health, Inc.
clinicaltrials
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音频Sensorineural Hearing LossTinnitusAcoustic TraumaInner Ear InjuryNoise-Induced Hearing LossSudden Hearing LossVestibular Dysfunction
Regenerative Medicine and Stem Cell-Based Interventions for Inner Ear Trauma, Tinnitus, and Sensorineural Hearing Loss

基本信息

模态
音频
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

内耳创伤、耳鸣与感音神经性听力损失的再生医学与干细胞干预数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内耳创伤、耳鸣与感音神经性听力损失相关的再生医学与干细胞干预研究。覆盖感音神经性听力损失、耳鸣、声创伤、内耳损伤、噪声性听力损失、突发性听力损失及前庭功能障碍等主题。源站描述指出内耳疾病是全球听力损伤的主要原因,毛细胞损伤是常见机制且人类中通常不能自然再生。HEAR-RESTORE 研究为转化研究项目,旨在探索诊断、监测及研究性治疗手段。数据可用于相关疾病的研究分析与干预评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:感音神经性听力损失、耳鸣、声创伤、内耳损伤、噪声性听力损失、突发性听力损失、前庭功能障碍。内耳疾病是全球听力损伤的主要原因,可能由多种原因引起,包括声创伤、感染、炎症过程、血管受损或影响耳蜗和听神经的退行性病变。耳蜗内感觉毛细胞的损伤是导致感音神经性听力损失和耳鸣的常见机制。在许多情况下,这些细胞在人类中不会自然再生,导致持续性听力损伤。HEAR-RESTORE 研究是一个转化研究项目,旨在研究针对经历内耳损伤、耳鸣和暂时或永久性听力损失的个体的诊断、监测和研究性治疗方法。

【主题与分类】

主题标签:Sensorineural Hearing Loss、Tinnitus、Acoustic Trauma、Inner Ear Injury、Noise-Induced Hearing Loss、Sudden Hearing Loss、Vestibular Dysfunction。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07472023

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:感音神经性听力损失、耳鸣、声创伤、内耳损伤、噪声性听力损失、突发性听力损失、前庭功能障碍。内耳疾病是全球听力损害的主要原因,可能由多种原因引起,包括声创伤、感染、炎症过程、血管受损或影响耳蜗和听神经的退行性病变。耳蜗内感觉毛细胞的损伤是导致感音神经性听力损失和耳鸣的常见机制。在许多情况下,这些细胞在人体内不会自然再生,导致持续性听力损害。HEAR-RESTORE研究是一项转化研究项目,旨在研究针对经历内耳损伤、耳鸣以及暂时性或永久性听力损失的个体的诊断、监测和研究性治疗方法。该研究侧重于加深对耳蜗损伤机制的理解,并评估可能支持听觉恢复的潜在再生和保护策略。入组该研究的参与者将接受全面的耳科和听力学评估。

基线评估将包括详细的临床病史、耳镜检查以及标准化听力测试。听力学评估将包括纯音测听以确定多个频率的听阈、言语识别测试、鼓室压测量以评估中耳压力和顺应性,以及耳声发射测试以评估耳蜗毛细胞功能。可能还会进行额外的神经听觉测试,如听性脑干反应(ABR)测试,以评估听神经传导和中枢听觉通路。该研究还可能包括先进的诊断工具,如前庭功能测试、内耳结构影像学检查以及数字症状监测,以评估耳鸣严重程度和日常环境中的功能性听力能力。这些评估使研究人员能够描述听力损伤的模式并追踪随时间的变化。除诊断性评估外,该研究还

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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