MIBG在衰老与神经系统疾病中的应用
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于衰老与神经系统疾病中的MIBG应用。研究使用放射性药物AdreView™进行心肌123I-MIBG闪烁扫描,评估其在正常神经功能及REM睡眠行为障碍等参与者中的效用

基本信息
资源简介
MIBG在衰老与神经系统疾病中的应用
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于衰老与神经系统疾病中的MIBG应用。覆盖Lewy Body Disease、Dementia、Parkinsonism、Mild Cognitive Impairment、REM Sleep Behavior Disorder等疾病。研究使用放射性药物AdreView™进行心肌123I-MIBG闪烁扫描,评估其在正常神经功能及REM睡眠行为障碍等参与者中的效用。数据可用于神经退行性疾病的早期识别与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Lewy Body Disease、Dementia、Parkinsonism、Mild Cognitive Impairment、REM Sleep Behavior Disorder。Lewy body disease(LBD)是最常见的神经退行性疾病之一,在患病率、致残率和社会/经济负担方面仅次于阿尔茨海默病。LBD的临床变异性显著,可表现为帕金森病(PD)、帕金森病伴痴呆(PDD)、路易体痴呆(DLB)、轻度认知障碍(MCI)、REM睡眠行为障碍(RBD)等疾病。大量证据表明,病理性蛋白的积累和神经元丢失在数十年间逐渐发展,RBD和/或MCI在发展为明显的DLB或PD之前数年就已开始。本项目研究使用放射性药物AdreView™对正常神经功能、REM睡眠行
【主题与分类】
主题标签:Lewy Body Disease、Dementia、Parkinsonism、Mild Cognitive Impairment、REM Sleep Behavior Disorder。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05514106
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05514106
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:路易体病、痴呆、帕金森综合征、轻度认知障碍、快速眼动睡眠行为障碍。路易体病(LBD)是最常见的神经退行性疾病之一,在患病率、致残率及社会/经济负担方面仅次于阿尔茨海默病。LBD的临床变异性显著,可表现为帕金森病(PD)、帕金森病痴呆(PDD)、路易体痴呆(DLB)、轻度认知障碍(MCI)、快速眼动睡眠行为障碍(RBD)等多种疾病。目前大量证据表明,病理性蛋白的积累和神经元丢失历经数十年演变,在发展为明显的DLB或PD之前数年,即可出现RBD和/或MCI。本项目研究使用放射性药物AdreView™进行心肌123I-MIBG闪烁显像在神经功能正常、快速眼动睡眠无肌张力缺失、RBD、帕金森综合征、认知障碍或上述某些组合的参与者中的效用。该扫描可能有助于判断哪些人可能存在潜在LBD。
心肌123I-MIBG闪烁显像被认为是DLB国际诊断标准中最重要的影像学检查之一,在欧洲国家和日本广泛应用。尽管其在全球范围内具有公认的科学重要性,但AdreView™及心肌123I-MIBG闪烁显像在DLB及相关疾病中的应用尚未获得美国批准。目前,FDA批准的AdreView™适应症仅限于评估特定心脏功能以及检测嗜铬细胞瘤或神经母细胞瘤。本研究的总体目标是将心肌MIBG闪烁显像结果与临床诊断进行关联。心肌MIBG闪烁显像成像将与其他临床、神经心理学和神经影像学结果相结合,以提高LBD的检出率。本研究将有助于研究者了解心肌123I-MIBG闪烁显像在疾病早期识别LBD的效用,并为针对LBD病理生理学的临床试验做好准备。
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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