新型电极植入治疗肌张力障碍的验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕新型电极植入治疗肌张力障碍的验证研究。研究设计两种新电极,即单触点电极与双触点电极,旨在限制 GPi DBS 相关副作用,并在维持相同治疗结果的同时,使电极周围在 GPi 内形成更均匀的电场

University Hospital, MontpellierUniversity Hospital, Montpellier
clinicaltrials
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Validation of the Implantation of a New Electrode for the Treatment of Dystonia

基本信息

模态
其他
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

新型电极植入治疗肌张力障碍的验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕新型电极植入治疗肌张力障碍的验证研究。覆盖 Generalized Dystonia、Segmental Dystonia、Tardive Dystonia 等肌张力障碍类型,涉及 Deep brain stimulation(DBS)与 internal globus pallidum(GPi)靶点。研究设计两种新电极,即单触点电极与双触点电极,旨在限制 GPi DBS 相关副作用,并在维持相同治疗结果的同时,使电极周围在 GPi 内形成更均匀的电场。主要目标是研究新型单触点电极植入的技术可行性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Generalized Dystonia、Segmental Dystonia、Tardive Dystonia。Deep brain stimulation(DBS)是治疗肌张力障碍和其他运动障碍的一种经过验证的疗法。用于治疗肌张力障碍综合征的主要治疗靶点是 internal globus pallidum(GPi)。鉴于该核团的形态和拓扑结构,并且基于仅使用标准 DBS 电极可用四个触点中的一个或两个触点即可实现有效治疗的经验,我们设计了两种新电极,一种单触点电极和一种双触点电极,目的是限制与 internal globus pallidum DBS 相关的副作用,并在 GPi 内提供电极周围更均匀的电场,同时保持相同的治疗结果。该试验的主要目标是研究新型单触点电极植入的技术可行性。

【主题与分类】

主题标签:Generalized Dystonia、Segmental Dystonia、Tardive Dystonia。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02509338

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病类型:全身性肌张力障碍、节段性肌张力障碍、迟发性肌张力障碍。脑深部电刺激(DBS)是治疗肌张力障碍及其他运动障碍疾病的一种有效疗法。治疗肌张力障碍综合征的主要靶点是苍白球内侧部(GPi)。鉴于该核团的形态学和拓扑学特征,并基于使用标准DBS电极四个可用触点中仅一至两个触点即可实现有效治疗的经验,我们设计了两种新型电极——一种单触点电极和一种双触点电极,旨在减少与苍白球内侧部DBS相关的副作用,在GPi内电极周围提供更均匀的电场,同时保持相同的治疗效果。本试验的主要目的是研究植入新型单触点电极(单极DBS电极型号09064-40cm)治疗孤立性全身性/节段性肌张力障碍或迟发性肌张力障碍的技术可行性。研究的第二个主要目的是评估新型装置植入的安全性。

次要目标是探索使用新型单触点电极进行DBS的治疗效果,并研究在GPi内单触点电极周围产生的电场。该研究为前瞻性研究,患者从三级运动障碍诊所招募。将招募七名受试者参与研究。

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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