神经动力学松动术治疗腕管综合征的有效性

该数据集源自 clinicaltrials.gov,主题为神经动力学松动术治疗腕管综合征的有效性。纳入对象为近 6 个月内经肌电图诊断为轻中度腕管综合征、年龄 20-55 岁的患者,采用计算机辅助随机化分为两组,研究组接受正中神经松动与超声治疗,对照组仅接受超声治疗,评估工具包括视觉模拟量表、手部与

Kutahya Health Sciences UniversityKutahya Health Sciences University
clinicaltrials
浏览 5
医学影像分类Carpal Tunnel Syndrome (CTS)Median Nerve
The Effectiveness of Neurodynamic Mobilization in Carpal Tunnel Syndrome

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

神经动力学松动术治疗腕管综合征的有效性

该数据集源自 clinicaltrials.gov,主题为神经动力学松动术治疗腕管综合征的有效性。研究为随机、临床、单盲、对照试验,计划纳入 86 例在 Kütahya Health Sciences University, Evliya Çelebi Training and Research Hospital 物理医学与康复门诊及 Kutahya City Hospital 就诊的腕管综合征患者。纳入对象为近 6 个月内经肌电图诊断为轻中度腕管综合征、年龄 20-55 岁的患者,采用计算机辅助随机化分为两组,研究组接受正中神经松动与超声治疗,对照组仅接受超声治疗,评估工具包括视觉模拟量表、手部与捏握测试及 Boston Carp。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腕管综合征(CTS)、正中神经。这项随机、临床、单盲、对照研究最初计划纳入 86 名被诊断为腕管综合征的患者,这些患者就诊于 Kütahya Health Sciences University, Evliya Çelebi Training and Research Hospital 物理医学与康复门诊以及 Kutahya City Hospital。研究纳入在过去 6 个月内通过肌电图(EMG)被诊断为轻度和中度腕管综合征、年龄 20-55 岁的患者。患者使用计算机辅助随机化方法被随机分为两组。研究组将接受正中神经松动和超声治疗,对照组仅接受超声治疗。所有患者均采用视觉模拟量表(VAS)、手部与捏握测试、Boston Carpal Tun

【主题与分类】

主题标签:Carpal Tunnel Syndrome (CTS)、Median Nerve。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06882707

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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

条件:腕管综合征(CTS)、正中神经。这项随机、临床、单盲、对照研究最初计划纳入86名诊断为腕管综合征的患者,这些患者就诊于Kütahya健康科学大学Evliya Çelebi培训与研究医院物理医学与康复门诊以及Kutahya市医院。研究纳入过去6个月内通过肌电图(EMG)诊断为轻度和中度腕管综合征、年龄20-55岁的患者。采用计算机辅助随机化方法将患者随机分为两组。研究组将接受正中神经松动术和超声治疗,对照组仅接受超声治疗。所有患者在干预前及干预第三周时均采用视觉模拟量表(VAS)、手部及捏力握力测试、波士顿腕管问卷(BCTQ)以及正中神经和拇短展肌超声进行检查评估。

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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