经颅磁刺激治疗面部疼痛数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经颅磁刺激治疗面部疼痛。研究对符合入排标准的复杂口腔或面部疼痛患者进行基线评估,包括 HAM-D、MADRAS 抑郁量表、WHOQOL-BREF 生活质量量表及 10 点视觉模拟疼痛评分,并在首次治疗前 24 小时内完成静息态与 pcasl

University of MinnesotaUniversity of Minnesota
clinicaltrials
浏览 11
医学影像回归Trigeminal Nerve InjuriesPost-herpetic NeuralgiaFacial PainNervus Intermedius Neuralgia
Transcranial Magnetic Stimulation for Facial Pain

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

经颅磁刺激治疗面部疼痛数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经颅磁刺激治疗面部疼痛。覆盖 Trigeminal Nerve Injuries、Post-herpetic Neuralgia、Facial Pain、Nervus Intermedius Neuralgia 等病症。研究对符合入排标准的复杂口腔或面部疼痛患者进行基线评估,包括 HAM-D、MADRAS 抑郁量表、WHOQOL-BREF 生活质量量表及 10 点视觉模拟疼痛评分,并在首次治疗前 24 小时内完成静息态与 pcasl MRI。治疗为连续五天针对疼痛对侧运动皮层的刺激,治疗前采集疼痛评分,末次治疗后 24 小时内及 2 周重复量表与 MRI。分析聚焦 fMRI 。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:三叉神经损伤、带状疱疹后神经痛、面部疼痛、中间神经痛。方法:在 UMPhysicians 复杂面部疼痛门诊被诊断为复杂口腔或面部疼痛且符合纳入和排除标准的患者将被邀请参与研究。他们将接受基线评估,使用 HAM-D 和 MADRAS 量表评估抑郁,使用 WHOQOL-BREF 量表评估生活质量。疼痛将使用 10 点视觉模拟量表评估。首次治疗前 24 小时内将进行静息态和 pcasl MRI。治疗将包括每天五次针对疼痛对侧运动皮层的刺激。每次治疗前将获取视觉模拟疼痛评分。评定量表、静息态和 pcasl MRI 将在末次治疗后 24 小时内和 2 周时重复。分析:FMRI 激活模式

【主题与分类】

主题标签:Trigeminal Nerve Injuries、Post-herpetic Neuralgia、Facial Pain、Nervus Intermedius Neuralgia。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02633306

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02633306

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    • 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:三叉神经损伤、带状疱疹后神经痛、面部疼痛、中间神经痛。方法:在UMPhysicians复杂面部疼痛诊所被诊断为复杂性口腔或面部疼痛且符合纳入和排除标准的患者将被邀请参与研究。他们将接受基线评估,使用HAM-D和MADRAS量表评估抑郁,使用WHOQOL-BREF量表评估生活质量。疼痛将采用10分视觉模拟量表进行评估。首次治疗前24小时内将进行静息态和pcasl MRI检查。治疗将包括连续五天对疼痛对侧的运动皮层进行刺激。每次治疗前即刻获取视觉模拟疼痛评分。在末次治疗后24小时内及2周时重复评定量表、静息态和pcasl MRI检查。分析:研究者将检查FMRI激活模式,并将其与治疗结果相关联,目的是识别能够筛选适合进一步研究的患者的fMRI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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