超声引导与非超声引导肉毒毒素注射治疗颈部肌张力障碍 [CUSTODY]

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦特发性颈部肌张力障碍(Idiopathic Cervical Dystonia)患者接受超声引导与非超声引导肉毒毒素注射治疗的对比研究

Fondazione I.R.C.C.S. Istituto Neurologico Carlo BestaFondazione I.R.C.C.S. Istituto Neurologico Carlo Besta
clinicaltrials
浏览 10
医学影像分类Idiopathic Cervical Dystonia
UltraSound-Guided Versus Non-Ultrasound-Guided Botulinum Toxin Injections in Cervical Dystonia [CUSTODY]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

超声引导与非超声引导肉毒毒素注射治疗颈部肌张力障碍 [CUSTODY]

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦特发性颈部肌张力障碍(Idiopathic Cervical Dystonia)患者接受超声引导与非超声引导肉毒毒素注射治疗的对比研究。颈部肌张力障碍是最常见的局灶性肌张力障碍,表现为颈部肌肉持续或间歇性不自主收缩,导致异常头位和运动,常伴疼痛与震颤,严重影响生活质量。标准治疗为重复肌内注射 A 型肉毒毒素(BoNT-A),通常每 12 至 16 周一次。该数据可用于比较两种注射引导方式的临床效果与安全性,支持神经系统疾病治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:特发性颈部肌张力障碍。颈部肌张力障碍(CD)是最常见的局灶性肌张力障碍类型,其特征是颈部肌肉持续或间歇性不自主收缩。这些收缩导致异常头位和运动,常伴有疼痛和震颤,并对生活质量产生重大影响。CD 的既定治疗方法是重复肌内注射 A 型肉毒毒素(BoNT-A),通常每 12 至 16 周一次。BoNT-A 阻断神经肌肉接头处乙酰胆碱释放,产生对目标肌肉的暂时性和可逆性化学去神经支配。临床获益通常在几天内出现,2 至 4 周后达到高峰,3 至 4 个月后逐渐消退,需要重复注射。尽管该疗法有效且安全,但其临床成功在很大程度上取决于肌肉注射的准确性。

【主题与分类】

主题标签:Idiopathic Cervical Dystonia。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07233993

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    • 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:特发性颈部肌张力障碍。颈部肌张力障碍(CD)是最常见的局灶性肌张力障碍,其特征为颈部肌肉持续或间歇性不自主收缩。这些收缩导致头部姿势和运动异常,常伴有疼痛和震颤,并对生活质量产生重大影响。CD的既定治疗方法是反复肌肉注射A型肉毒毒素(BoNT-A),通常每12至16周一次。BoNT-A阻断神经肌肉接头处乙酰胆碱的释放,对目标肌肉产生暂时且可逆的化学去神经支配。临床获益通常在数日内出现,2至4周后达到高峰,并在3至4个月后逐渐消退,需要重复注射。尽管该疗法有效且安全,但其临床成功在很大程度上取决于肌肉定位的准确性。注射精度欠佳可能导致疗效不满意、症状持续或治疗中断。临床实践中使用多种方法来引导注射。

传统方法依赖于触诊和解剖标志,应用广泛且所需资源有限。然而,它高度依赖注射者的经验,可能导致靶向不准确。相比之下,超声(US)引导能够直接、实时地可视化颈部肌肉及邻近结构。该技术可能提高准确性、优化毒素分布,并降低注射位置错误和不良事件的风险。尸体研究表明,与基于标志的方法相比,US引导注射的准确性更高,初步临床研究也提示US引导可能改善预后。然而,这些研究受限于样本量小、缺乏随机化或非盲法评估。目前仍缺乏来自随机对照试验的有力证据,因此US引导注射的临床优越性仍

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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