Sodium Oxybate 治疗痉挛性发声障碍与声音震颤

痉挛性发声障碍又称喉肌张力障碍,因喉部肌肉不自主痉挛而选择性影响言语产生,常导致职业障碍与长期社交隔离;约三分之一 SD 患者合并肌张力障碍性声音震颤,表现为无法持续发元音数秒以上

Kristina SimonyanKristina Simonyan
clinicaltrials
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音频Spasmodic DysphoniaVoice Tremor
Sodium Oxybate in Spasmodic Dysphonia and Voice Tremor

基本信息

模态
音频
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

Sodium Oxybate 治疗痉挛性发声障碍与声音震颤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Sodium Oxybate 用于痉挛性发声障碍(SD)与声音震颤(VT)的研究。痉挛性发声障碍又称喉肌张力障碍,因喉部肌肉不自主痉挛而选择性影响言语产生,常导致职业障碍与长期社交隔离;约三分之一 SD 患者合并肌张力障碍性声音震颤,表现为无法持续发元音数秒以上。现有治疗仅以反复注射肉毒毒素暂时控制症状,对部分 SD 患者及合并 VT 者效果有限。数据可用于神经系统疾病相关临床试验与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:痉挛性发声障碍、声音震颤。痉挛性发声障碍(SD),或称喉部肌张力障碍,是一种慢性致残性疾病,由于喉部肌肉的不自主痉挛而选择性地影响言语产生。SD 往往超出声音交流障碍的范围,导致严重的职业残疾和终身的社会孤立。当 SD 与肌张力障碍性声音震颤(VT)相关时,其致残性更为严重;约 1/3 的 SD 患者存在 VT,其特征是无法将元音持续超过几秒钟。目前这些疾病的治疗仅限于通过反复向喉部肌肉注射肉毒杆菌毒素来暂时控制声音症状。然而,这些注射并非对所有 SD 患者都完全有效,在 SD 合并 VT 的病例中效果更差。因此,迫切需要确定能够特异性针对这些疾病病理生理学的替代治疗方案。另一方面,如果这些新型治疗方法的中心作用机制仍然未知,那么其设计和应用将在很大程度上无法实现。本研究的目标是阐明酒精反应性 SD 和 VT 患者对一种新型口服药物羟丁酸钠(Xyrem®)临床反应的主要决定因素。通过临床行为测试、神经影像学和药物遗传学的综合方法,我们旨在确定 SD 和 VT 症状对羟丁酸钠的临床反应,并确定其临床获益的主要标志物。本研究将采用对照实验设计,重点详细描述一种新型口服药物羟丁酸钠治疗 SD 和 VT 症状的主要效应的特征。

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03292458

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      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、嗓音震颤。痉挛性发声障碍(SD),或称喉部肌张力障碍,是一种慢性致残性疾病,因喉部肌肉不自主痉挛而选择性地影响言语产生。SD常超出嗓音交流障碍的范围,导致严重的职业残疾和终身的社会孤立。当SD与肌张力障碍性嗓音震颤(VT)相关时,其致残性更为严重;约1/3的SD患者存在VT,其特征是无法将元音持续超过几秒钟。目前这些疾病的治疗仅限于通过反复向喉部肌肉注射肉毒杆菌毒素来暂时控制嗓音症状。然而,这些注射并非对所有SD患者都完全有效,在SD合并VT的病例中效果更差。因此,迫切需要确定能够特异性针对这些疾病病理生理学的替代治疗方案。另一方面,如果这些新型治疗方法的中心作用机制仍然未知,那么其设计和应用将在很大程度上无法实现。

本研究旨在阐明新型口服药物羟丁酸钠(Xyrem®)对酒精反应性SD和VT患者临床反应的主要决定因素。通过采用临床行为测试、神经影像学和药物遗传学的综合方法,我们旨在确定SD和VT症状对羟丁酸钠的临床反应,并识别其临床获益的主要标志物。本研究将采用对照实验设计,重点详细描述新型口服药物羟丁酸钠治疗SD和VT症状主要效应的特征。

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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