血管机制在卒中、抑郁、痴呆与谵妄中的作用:VESPAR 项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕认知功能障碍、卒中、痴呆、抑郁与谵妄人群的血管机制研究,纳入健康参与者及痴呆或抑郁患者,在 Leicester Royal Infirmary 的 CHiASM 研究实验室完成评估,谵妄患者在病房评估,卒中患者由 LB 或 JM 判断在实验室或

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Vascular mEchanisms in, Stroke, dePression, dementiA, and deliRum: The VESPAR Project

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

血管机制在卒中、抑郁、痴呆与谵妄中的作用:VESPAR 项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕认知功能障碍、卒中、痴呆、抑郁与谵妄人群的血管机制研究,纳入健康参与者及痴呆或抑郁患者,在 Leicester Royal Infirmary 的 CHiASM 研究实验室完成评估,谵妄患者在病房评估,卒中患者由 LB 或 JM 判断在实验室或病房评估,并依据《2005 年心智能力法案(英格兰和威尔士)》评估知情同意能力。参与者接受两次经颅多普勒连续逐搏脑血流速度记录。数据可用于脑血管机制与认知、情绪障碍关联的研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:认知功能障碍、卒中、痴呆、抑郁、谵妄。健康参与者以及痴呆或抑郁患者将被邀请到位于 Leicester Royal Infirmary 的 Cerebral Haemodynamics in Ageing and Stroke Medicine(CHiASM)研究实验室进行一次评估。对于谵妄参与者,评估将在病房进行,以尽量减少对其环境的改变。对于卒中参与者,将由 LB 或 JM 评估在实验室还是在病房进行研究评估最为合适。将依据《2005 年心智能力法案(英格兰和威尔士)》的规定评估心智能力,以确保潜在研究参与者能够给予充分同意。参与者将接受两次使用经颅多普勒进行的连续逐搏脑血流速度(CBV)记录

【主题与分类】

主题标签:Cognitive Dysfunction、Stroke、Dementia、Depression、Delirium。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05649800

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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:认知功能障碍、卒中、痴呆、抑郁、谵妄。健康参与者以及痴呆或抑郁患者将被邀请至位于莱斯特皇家医院的衰老与卒中医学脑血流动力学(CHiASM)研究实验室进行一次评估。对于谵妄参与者,该评估将在病房进行,以尽量减少环境变化。对于卒中参与者,将由LB或JM评估在实验室还是病房进行研究评估最为合适。将根据《2005年精神能力法案(英格兰和威尔士)》的规定评估行为能力,以确保潜在研究参与者能够给予完全知情同意。参与者将接受两次连续逐搏脑血流速度(CBV)记录,使用经颅多普勒超声(TCD);血压(BP)记录,使用Finometer;呼气末CO2(EtCO2)记录,使用鼻端二氧化碳描记法;心率(HR)记录,使用3导联心电图;以及通过前额近红外光谱(NIRS)记录皮层氧合。第一次记录将持续5分钟,并在静息状态下进行。

第二次记录将持续约15分钟,并使用四种刺激范式(认知、运动、感觉和视觉)。在脑血管评估结束时,参与者将被要求完成正式评估认知功能(蒙特利尔认知评估 - MoCA)、情绪(老年抑郁量表-15 - GDS-15)和谵妄(4AT)的问卷,前提是这些问卷未作为筛查过程的一部分进行。卒中患者将接受额外量表以评估卒中严重程度(美国国立卫生研究院卒中量表 [NIHSS])和依赖程度(改良Rankin量表 [mRS])。平衡与社区监测子研究:符合条件的参与者将被邀请在平衡评估期间接受整合TCD-NIRS的额外或单独评估,该评估评估不同条件下的姿势摇摆。这些条件包括有视觉输入或

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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