rTMS治疗痉挛性发声障碍

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦痉挛性发声障碍(SD)与喉部肌张力障碍。SD属于局灶性肌张力障碍,因喉内肌过度收缩导致说话困难,病因不明且缺乏长期有效疗法

University of MinnesotaUniversity of Minnesota
clinicaltrials
浏览 12
其他预测Spasmodic DysphoniaLaryngeal Dystonia
rTMS in Spasmodic Dysphonia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

rTMS治疗痉挛性发声障碍

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦痉挛性发声障碍(SD)与喉部肌张力障碍。SD属于局灶性肌张力障碍,因喉内肌过度收缩导致说话困难,病因不明且缺乏长期有效疗法。既往研究提示SD等局灶性肌张力障碍与大脑感觉运动区抑制减弱有关,但尚无研究探讨调节喉部运动皮层兴奋性的效果。本试点项目旨在确定低频抑制性重复经颅磁刺激(rTMS)能否改变喉部运动皮层的脑兴奋性,可用于神经调控与运动障碍方向的探索性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痉挛性发声障碍、喉部肌张力障碍。局灶性肌张力障碍是一种神经系统运动障碍,特征为身体任何部位出现过度不自主的肌肉收缩。痉挛性发声障碍(SD)是一种局灶性肌张力障碍,特征为喉部内在肌过度收缩,导致说话困难并影响有效沟通。SD的病因未知,且尚无产生长期获益的治疗方法。既往研究提示,SD和其他局灶性肌张力障碍与大脑感觉运动区抑制减弱有关。然而,尚无研究探讨调节健康个体或SD患者喉部运动皮层兴奋性的效果。本试点项目的目标是确定喉部运动皮层的脑兴奋性能否通过低频抑制性重复

【主题与分类】

主题标签:Spasmodic Dysphonia、Laryngeal Dystonia。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02957942

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02957942

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:痉挛性发声障碍、喉肌张力障碍。局灶性肌张力障碍是一种神经性运动障碍,其特征是身体任何部位出现过度不自主的肌肉收缩。痉挛性发声障碍(SD)是一种局灶性肌张力障碍,表现为喉部内在肌过度收缩,导致说话困难并影响有效沟通。SD的病因尚不明确,且目前尚无能够产生长期疗效的治疗方法。既往研究提示,SD及其他局灶性肌张力障碍与大脑感觉运动区抑制减弱有关。然而,尚无研究探讨调节健康个体或SD患者喉运动皮层兴奋性的效果。本试点项目的目标是确定在SD患者和健康对照者中,低频抑制性重复经颅磁刺激(rTMS)能否改变喉运动皮层的脑兴奋性。

考虑到低频(≤1 Hz)重复经颅磁刺激(rTMS)能在大脑中产生持久抑制作用,而痉挛性发声障碍(SD)与皮质抑制减弱相关,本初步研究旨在确定对SD患者及健康人群喉部运动皮层实施1Hz rTMS的安全性、可行性及反应。研究结果将有助于理解与该障碍相关的变化,并为未来SD临床干预措施的发展做出贡献。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案