阿尔茨海默病感觉刺激关键性研究(HOPE 研究)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录阿尔茨海默病感觉刺激关键性研究(HOPE 研究)的试验信息。研究为多中心、随机、双盲、假对照设计,评估通过 Spectris™ AD 进行视觉与听觉 gamma 感觉刺激,相较假装置在延缓轻中度阿尔茨海默病受试者认知功能症状恶化方面的安全性与有

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病感觉刺激关键性研究(HOPE 研究)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录阿尔茨海默病感觉刺激关键性研究(HOPE 研究)的试验信息。研究为多中心、随机、双盲、假对照设计,评估通过 Spectris™ AD 进行视觉与听觉 gamma 感觉刺激,相较假装置在延缓轻中度阿尔茨海默病受试者认知功能症状恶化方面的安全性与有效性。计划在美国最多 70 个临床中心招募约 670 名轻中度 AD(MMSE 15-28)受试者,按 1:1 随机分为活性组与假组,活性组每日接受 60 分钟治疗。可用于了解该干预方案的设计与评估指标(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病、阿尔茨海默病 1、阿尔茨海默病 2、阿尔茨海默病 3、早发性阿尔茨海默病、晚发性阿尔茨海默病、阿尔茨海默病 9、阿尔茨海默病 4。这是一项多中心、随机、双盲、假对照的关键性研究。本研究的目的是评估通过 Spectris ™ AD 进行的 gamma 感觉刺激(视觉和听觉)与假装置相比,在延缓轻中度 AD 受试者认知功能症状恶化方面的安全性和有效性,以功能和认知的变化来衡量。将在美国最多 70 个临床中心招募最多约六百七十(670)名轻中度 AD(MMSE 15-28)受试者,并按 1:1 比例(活性组:假组)随机分组。在活性组中,受试者将每日接受活性 Spectris™ AD 治疗 60 分钟。在假组中,受
【主题与分类】
主题标签:Alzheimer Disease、Alzheimer Disease 1、Alzheimer Disease 2、Alzheimer Disease 3、Alzheimer Disease, Early Onset、Alzheimer Disease, Late Onset、Alzheimer Disease 9、Alzheimer Disease 4、Alzheimer Disease 7、Alzheimer Disease 17。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05637801
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05637801
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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:阿尔茨海默病、阿尔茨海默病1型、阿尔茨海默病2型、阿尔茨海默病3型、早发性阿尔茨海默病、晚发性阿尔茨海默病、阿尔茨海默病9型、阿尔茨海默病4型。这是一项多中心、随机、双盲、假对照的关键性研究。本研究的目的是评估通过Spectris™ AD进行的γ感觉刺激(视觉和听觉)在减缓轻至中度AD受试者认知-功能症状恶化方面的安全性和有效性,并与假设备进行比较,评估指标为功能和认知的变化。将在美国多达70个临床中心招募最多约六百七十(670)名轻至中度AD(MMSE 15-28)受试者,并以1:1的比例(活性组:假组)随机分组。在活性组中,受试者将每天接受活性Spectris™ AD治疗60分钟。在假组中,受试者每天接受假Spectris™ AD治疗60分钟。每日治疗计划持续约12个月。受试者将参加研究访视,包括知情同意、筛选和基线,然后在3个月、6个月、9个月(通过电话)、12个月和13个月(用于安全性随访)时进行访视。
部分临床中心将参与一项子研究,评估额外的液体生物标志物。在这些中心入组的部分受试者将在基线、3个月和12个月时接受腰椎穿刺,以收集脑脊液(CSF)。
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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