基本信息

模态

其他

创建/更新时间

2026-10-28

资源简介

体外冲击波疗法与脉冲电磁场疗法对淋巴水肿的影响

该数据集英文名为 Effects of Extracorporeal Shock Wave Therapy and Pulse Electromagnetic Field Therapy on Lymphoedema，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦淋巴水肿。源站描述指出，淋巴水肿目前尚无治愈方法；文献回顾显示，体外冲击波疗法此前曾应用于足底筋膜炎、网球肘、冻结肩及骨折愈合不良等软组织疾病，并对淋巴水肿患者表现出积极的治疗作用；脉冲电磁场疗法是另一种广泛用于疼痛治疗和肌肉强化的疗法，因其具有促进血液循环和刺激肌肉收缩的能力，可能用于淋巴水肿的治疗。该研究设计旨在评估体外冲击波疗法对淋巴水肿患者的效果，并进一步探索其治疗作用。本站将其归类为损伤、中毒及外因 / 其他，主题标签为淋巴水肿。

【数据集背景】

淋巴水肿是一种目前尚无治愈方法的疾病，这构成了相关治疗研究的基本背景。源站描述提到，文献回顾发现体外冲击波疗法此前被应用于足底筋膜炎、网球肘、冻结肩和骨折愈合不良等软组织疾病，并在淋巴水肿患者中显示出积极的治疗作用。与此同时，脉冲电磁场疗法作为一种广泛用于疼痛治疗和肌肉强化的疗法，具备增加血液循环和刺激肌肉收缩的能力，因而具有用于淋巴水肿治疗的潜力。正是在这一背景下，该研究设计旨在评估体外冲击波疗法对淋巴水肿患者的影响，并进一步探索其治疗效果。

【数据内容】

该数据集的主题标签为淋巴水肿，英文名称明确指向体外冲击波疗法与脉冲电磁场疗法对淋巴水肿的影响。源站描述所涵盖的内容包括研究涉及的疾病条件（淋巴水肿）、两种干预疗法的背景依据，以及研究设计的评估目标。关于数据集内具体包含哪些字段、记录数量、受试者规模、结局指标类型或时间范围等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述中提及文献回顾作为背景依据，但关于数据的具体采集方式、采集时间、采集地点、样本来源及纳入排除标准等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于关注淋巴水肿治疗研究的场景，尤其是围绕体外冲击波疗法与脉冲电磁场疗法这两种干预手段的疗效评估与探索。其主题标签“淋巴水肿”以及本站分类“损伤、中毒及外因 / 其他”可用于相关领域的检索与归类。关于更具体的适用场景，如临床决策支持、系统综述或二次分析等，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、格式说明、字段定义或分析指引等。

【质量与限制】

源站描述指出淋巴水肿目前尚无治愈方法，并说明体外冲击波疗法与脉冲电磁场疗法的应用背景及研究设计目标，但未提供该数据集的质量评估信息、数据完整性说明、偏倚控制措施或已知局限。相关质量与限制信息，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06041958

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06041958

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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

疾病：淋巴水肿。目前淋巴水肿尚无治愈方法。文献综述显示，体外冲击波疗法（此前应用于足底筋膜炎、网球肘、肩周炎及骨折愈合不良等软组织疾病）对淋巴水肿患者显示出积极的治疗效果。另一种广泛用于疼痛治疗和肌肉强化的疗法是脉冲电磁场疗法（PEMFT），因其能够促进血液循环和刺激肌肉收缩，具有用于淋巴水肿治疗的潜力。本研究旨在评估体外冲击波疗法对淋巴水肿患者的效果，并进一步探讨其治疗作用。

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