局灶性手部肌张力障碍的脑深部电刺激手术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局灶性手部肌张力障碍(FHD)的脑深部电刺激(DBS)手术研究

National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS)National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS)
clinicaltrials
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表格分类DystoniaFocal DystoniaMusician's Dystonia
Deep Brain Stimulation Surgery for Focal Hand Dystonia

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

局灶性手部肌张力障碍的脑深部电刺激手术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局灶性手部肌张力障碍(FHD)的脑深部电刺激(DBS)手术研究。源站描述显示,研究旨在确认靶向丘脑 VOA/VOP 核团复合体 DBS 治疗 FHD 的安全性和可能的疗效趋势,并研究该区域神经元的电生理特性。研究纳入 5 名患有严重难治性 FHD 的成年人,其日常生活活动和生活质量严重受损,受试者从门诊及转诊机构招募。数据可用于神经系统疾病、肌张力障碍及 DBS 相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肌张力障碍、局灶性肌张力障碍、音乐家肌张力障碍。目标:确认靶向丘脑腹嘴前核/腹嘴后核(VOA/VOP)核团复合体的脑深部电刺激(DBS)在治疗局灶性手部肌张力障碍(FHD)受试者中的安全性和可能的疗效趋势;并研究 VOA/VOP 复合体中神经元的电生理特性。DBS 已获 FDA 批准用于帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍(人道主义豁免)、强迫症(人道主义豁免),但未获批用于局灶性手部肌张力障碍。研究人群:将研究五名患有局灶性手部肌张力障碍的成年人。设计:这是一项针对 5 名患有严重难治性 FHD 且日常生活活动和生活质量严重受损的受试者的初步研究。他们将从我们的门诊和转诊机构招募。受试者将未

【主题与分类】

主题标签:Dystonia、Focal Dystonia、Musician's Dystonia。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02911103

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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

疾病:肌张力障碍、局灶性肌张力障碍、音乐家肌张力障碍。目的:确认靶向丘脑腹嘴前核/腹嘴后核(VOA/VOP)复合体的深部脑刺激(DBS)在治疗局灶性手部肌张力障碍(FHD)受试者中的安全性及可能的疗效趋势;并研究VOA/VOP复合体中神经元的电生理特性。DBS已获FDA批准用于帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍(人道主义豁免)、强迫症(人道主义豁免),但未获批准用于局灶性手部肌张力障碍。研究人群:将研究5名患有局灶性手部肌张力障碍的成年人。设计:这是一项针对5名患有严重难治性FHD且日常生活活动和生活质量严重受损的受试者的初步研究。他们将从我们的诊所和转诊实践中招募。受试者将接受单侧VOA/VOP DBS植入,随后进行编程以优化参数。受试者将在3个月内每月随访一次,然后每3个月随访一次,持续2年,之后每6个月随访一次,直至研究开始后5年。

该手术的安全性将是本研究的主要结局指标。疗效趋势将通过若干次要结局指标进行评估,其中最重要的是肌张力障碍严重程度的变化和生活质量评分的变化。运动性腹侧丘脑神经元的电生理特征将在术中记录。结局指标 主要指标 -5年随访期间不良事件的数量和严重程度。次要指标 * 基线和每次随访时Burke-Fahn-Marsden(BFM)量表的上肢子评分和手臂肌张力障碍残疾量表(ADDS) * 对于FHD型音乐家肌张力障碍受试者:每次随访时的Tubiana和Chamagne量表 * 对于FHD型书写痉挛受试者:书写痉挛损害量表 * 基线和每次随访时通过SF-12健康状况调查评估的患者报告结局的改善 * 神经心理学e

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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