过度活动型Ehlers-Danlos综合征与过度活动谱系障碍中的呼吸困难

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦过度活动型Ehlers-Danlos综合征(hEDS)与过度活动谱系障碍(HSD)参与者的呼吸困难评估

University Health Network, TorontoUniversity Health Network, Toronto
clinicaltrials
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医学影像Hypermobile EDS (hEDS)Hypermobility Syndrome
Dyspnea in Hypermobile Ehlers-Danlos Syndrome and Hypermobility Spectrum Disorder

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

过度活动型Ehlers-Danlos综合征与过度活动谱系障碍中的呼吸困难

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦过度活动型Ehlers-Danlos综合征(hEDS)与过度活动谱系障碍(HSD)参与者的呼吸困难评估。研究计划招募34名参与者,在基线开展呼吸困难、肺功能(振荡法、肺量计、肺容积)、呼吸肌结构与功能(膈肌超声、呼吸肌力量)、健康相关生活质量及焦虑抑郁评估,并通过症状限制性心肺运动试验量化运动性呼吸困难,同时用功能性近红外光谱测量前额叶皮层神经活动。数据可用于呼吸系统疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:过度活动型EDS(hEDS)、过度活动综合征。将从University Health Network(加拿大多伦多)招募34名hEDS和HSD参与者。参与者将接受基线评估:呼吸困难、肺功能检查(即振荡法、肺量计和肺容积)、呼吸肌结构与功能(即膈肌超声和呼吸肌力量)、HRQL、焦虑和抑郁。将采用症状限制性心肺运动试验,使用10项Borg呼吸困难量表、18点定性呼吸困难评估量表、峰值摄氧量(peak VO2)和动态通气参数评估来量化运动性呼吸困难。在心肺运动试验期间,将通过功能性近红外光谱测量前额叶皮层的神经活动。这些基线测量将与17名年龄和性别

【主题与分类】

主题标签:Hypermobile EDS (hEDS)、Hypermobility Syndrome。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04972565

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:超 mobility 型埃勒斯-当洛斯综合征(hEDS)、关节过度活动综合征。将从多伦多大学健康网络招募34名hEDS和HSD参与者。参与者将接受基线评估,包括呼吸困难、肺功能测试(即振荡肺功能测定、肺量计测定和肺容积)、呼吸肌结构和功能(即膈肌超声和呼吸肌力量)、健康相关生活质量(HRQL)、焦虑和抑郁。将采用症状限制性心肺运动试验,通过10项Borg呼吸困难量表、18点定性呼吸困难评估量表、峰值摄氧量(peak VO2)以及动态通气参数评估来量化劳力性呼吸困难。在心肺运动试验期间,将通过功能性近红外光谱测量前额叶皮层的神经活动。这些基线指标将与17名年龄和性别匹配的健康对照者进行比较。

在基线评估之后,hEDS和HSD参与者将被随机分配到以下组别之一:i)常规护理加IMT:为期8周的全身体育锻炼(大学健康网络为hEDS和HSD患者提供的标准护理)加上同时进行的IMT干预,每周5次;ii)常规护理:为期8周的全身体育锻炼(如上所述)。在第四周和第八周后,参与者将进行如下所述的重复评估。劳力性呼吸困难是hEDS和HSD患者普遍经历且令人困扰的症状。本研究将更好地理解hEDS和HSD患者呼吸困难的潜在 contributing 因素,重点关注呼吸肌结构和功能、前额叶皮层神经活动以及通气和静息及运动时的通气参数。

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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