单侧EMG引导肉毒毒素治疗逆行性环咽肌功能障碍的前瞻性临床与神经生理研究

该数据集来自一项关于单侧EMG引导肉毒毒素治疗逆行性环咽肌功能障碍(R-CPD)的前瞻性临床与神经生理研究,包含67例患者的匿名临床、人口学及随访数据

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文本分类Parkinson's diseaseDeglutition disordersRehabilitationNutritionConsensus Development Conference
Unilateral EMG-Guided Botulinum Toxin for Retrograde Cricopharyngeus Dysfunction: A Prospective Clinical and Neurophysiological Study

基本信息

模态
文本
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分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

单侧EMG引导肉毒毒素治疗逆行性环咽肌功能障碍的前瞻性临床与神经生理研究

Unilateral EMG-Guided Botulinum Toxin for Retrograde Cricopharyngeus Dysfunction: A Prospective Clinical and Neurophysiological Study

该数据集来自一项关于单侧EMG引导肉毒毒素治疗逆行性环咽肌功能障碍(R-CPD)的前瞻性临床与神经生理研究,包含67例患者的匿名临床、人口学及随访数据。数据覆盖基线以及注射后1个月和4个月的随访信息,涉及人口学特征、临床与病史特征、食物与社会回避等行为方面及感知生活质量,并记录症状改善或持续情况及对生活质量的总体影响,还包含结构化症状问卷的回答。所有数据均已匿名化,可用于分析疗效、症状转归及生活质量变化(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含67例接受逆行性环咽肌功能障碍(R-CPD)治疗患者的匿名临床、人口学及随访数据。数据涵盖基线以及肉毒毒素注射后1个月和4个月随访时收集的信息。基线数据包括患者人口学特征、临床与病史特征,以及食物和社会回避、感知生活质量等行为方面。随访数据报告这些领域的变化,包括症状改善或持续情况以及对生活质量的总体影响。该数据集还包含对结构化症状问卷的回答。所有数据均已完全匿名化,作为常规临床评估的一部分收集,并已获得用于研究的知情同意。

【主题与分类】

主题标签:Parkinson's disease、Deglutition disorders、Rehabilitation、Nutrition、Consensus Development Conference。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.16082711

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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

该数据集包含67名接受逆行环咽肌功能障碍(R-CPD)治疗患者的匿名临床、人口统计学和随访数据。数据集涵盖基线以及肉毒杆菌毒素注射后1个月和4个月随访时收集的信息。基线数据包括患者人口统计学特征、临床与病史特征,以及饮食回避、社交回避和感知生活质量等行为方面。随访数据报告了这些领域的变化,包括症状改善或持续存在以及对生活质量的总体影响。该数据集还包括对结构化症状问卷的应答。所有数据均已完全匿名化,作为常规临床评估的一部分收集,并已获得用于研究的知情同意。

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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