大脑与感官研究

入组年龄为 60 至 85 岁、总体健康且无已知严重精神障碍,排除阻塞性鼻部问题、既往鼻内镜及鼻窦手术、长期使用皮质类固醇喷剂和/或全身用药以及既往卒中者

University of Campania Luigi VanvitelliUniversity of Campania Luigi Vanvitelli
clinicaltrials
浏览 8
视频分类Mild Cognitive ImpairmentAlzheimer DiseaseParkinsonCOVID-19
The Brain&Senses Study

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

大脑与感官研究

The Brain&Senses Study 来源于 clinicaltrials.gov,聚焦 Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease 与 Parkinson 人群,受试者经 Fano 医院神经内科及当地认知障碍患者支持协会招募,符合入组标准者将在该院耳鼻喉科接受 ENT 评估并进入 5 年随访。入组年龄为 60 至 85 岁、总体健康且无已知严重精神障碍,排除阻塞性鼻部问题、既往鼻内镜及鼻窦手术、长期使用皮质类固醇喷剂和/或全身用药以及既往卒中者。该数据可用于认知与运动障碍人群的感官功能评估及随访研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、Parkinson。评估方案入组阶段:受试者将通过 Fano 医院神经内科以及该地区支持认知障碍患者的各协会招募。符合队列纳入和排除标准的受试者将被联系并邀请参加将在 FANO 医院耳鼻喉科进行的 ENT 评估。纳入标准:年龄在 60 至 85 岁之间、总体健康状况良好、无已知严重精神障碍、愿意被纳入研究并遵循 5 年随访的患者。排除标准:阻塞性鼻部问题、既往鼻内镜+鼻旁窦手术、长期使用皮质类固醇喷剂和/或全身用药、既往卒中受试者

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、Parkinson。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06991816

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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:轻度认知障碍、阿尔茨海默病、帕金森病。评估方案入组阶段:受试者将通过法诺医院神经内科以及该地区支持认知障碍患者的各协会招募。符合队列纳入和排除标准的受试者将被联系并邀请参加耳鼻喉科评估,评估将在法诺医院耳鼻喉科进行。纳入标准:年龄在60至85岁之间、总体健康状况良好、无已知严重精神疾病、愿意被纳入研究并完成5年随访的患者。排除标准:阻塞性鼻腔问题、既往鼻内镜+鼻旁窦手术史、长期使用可的松喷剂和/或全身用药、既往卒中及后遗症者、过去3年内有卒中史但无后遗症者、过去24个月内头部外伤、既往耳部手术、因工作无防护接触化学物质的患者,例如

木匠及既往新冠感染者的结局(嗅觉、前庭、听觉及认知“脑雾”) 神经内科 总评估时间20-30分钟 所有患者将在神经内科接受临床评估;具体而言,将评估垂直凝视和原始反射(吸吮反射和掌颏反射)。从实验室角度,将进行血细胞计数及分类、AST、ALT、钠和钾、肌酐、TSH、维生素B12和叶酸水平检测。神经心理学 总评估时间35-65分钟 患者将接受标准神经心理测试组合,包括MMSE、MoCA、工作记忆和短时记忆测试。心理测试的时长可能因患者状况而异。神经心理测试组合 研究受试者接受了由以下测试组成的神经心理测试组合:简易精神状态检查(MMSE)(Folstein等,1975;Magni等,

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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