Exablate MRgFUS单侧及分期双侧苍白球丘脑束切断术治疗晚期帕金森病研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期帕金森病,评估 Exablate MRgFUS 单侧及分期双侧苍白球丘脑束切断术(PTT)对比最佳药物治疗(BMT)的安全性与有效性

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clinicaltrials
浏览 7
其他分类Parkinson Disease
Unilateral and Staged Bilateral Pallidothalamic Tractotomy Using Exablate MRgFUS in Advanced Parkinson's Disease.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Exablate MRgFUS单侧及分期双侧苍白球丘脑束切断术治疗晚期帕金森病研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦晚期帕金森病,评估 Exablate MRgFUS 单侧及分期双侧苍白球丘脑束切断术(PTT)对比最佳药物治疗(BMT)的安全性与有效性。研究为国际多中心、评估者盲法、两阶段(2:1)随机对照试验,覆盖美国上市后研究及美国以外上市前扩展研究,可用于帕金森病外科治疗相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病。美国上市后研究/美国以外上市前扩展研究,国际前瞻性、多中心、评估者盲法、两阶段(2:1)随机对照试验,评估序贯 Exablate 治疗(第一侧和第二侧)对比 BMT(最佳药物治疗)。在符合分期双侧 Exablate PTT 手术条件的个体中,基于导致美国 PMA 批准的前瞻性关键分期双侧研究的证据,本试验旨在采用两阶段随机对照设计评估第一侧和第二侧 Exablate PTT 消融的序贯治疗。在第一阶段,患者将被随机分配接受第一侧 PTT 手术或最佳药物治疗(BMT)。最初随机接受 BMT 的患者将在 3 个月后交叉接受第一侧 PTT 手术(如果他们仍然符合

【主题与分类】

主题标签:Parkinson Disease。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/NCT07764874

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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

条件:帕金森病。一项上市后研究(美国)/上市前扩展研究(美国以外),国际前瞻性、多中心、评估者盲法、两阶段(2:1)随机对照试验,评估序贯Exablate治疗(第一侧和第二侧)与BMT(最佳药物治疗)的比较。在符合分期双侧Exablate PTT手术条件的个体中,基于导致美国PMA批准的前述关键性分期双侧研究的证据,本试验旨在采用两阶段随机对照设计评估第一侧和第二侧Exablate PTT消融的序贯治疗。在第一阶段,患者将被随机分配接受第一侧PTT手术或最佳药物治疗(BMT)。最初随机分配接受BMT的患者将在3个月后交叉接受第一侧PTT手术(若其仍符合治疗条件)。所有患者将在第一侧治疗后继续随访6个月。所有达到第二阶段的合格患者将被重新随机分配接受第二侧PTT手术或继续BMT。

在第2阶段被随机分配接受BMT的患者将在3个月后交叉接受第二侧PTT手术(若仍符合治疗条件)。所有患者将在第二侧治疗后继续随访12个月。该设计能够对分期双侧治疗、单侧治疗以及标准治疗(SOC)/BMT药物治疗进行评估比较。本研究将产生真实世界比较数据,以更好地为决策者提供关于丘脑底区消融(涉及PTT)可推广性的信息。结局将采用相关的偏侧化帕金森病特异性临床量表、功能障碍测量、疾病特异性生活质量、不良事件以及患者报告的整体治疗有效性感知进行评估。

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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