裸盖菇素在低幸福感健康老年人中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于低幸福感的健康老年人(50-90 岁),研究给予两种不同药物(Psilocybin 和 Dextromethorphan)后脑活动的变化

Jennifer MitchellJennifer Mitchell
clinicaltrials
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医学影像预测Anhedonia in Healthy VolunteersOlder Adults (50-90 Years)
A Study of Psychedelics in Healthy Older Adults With Low Well-being

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

裸盖菇素在低幸福感健康老年人中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于低幸福感的健康老年人(50-90 岁),研究给予两种不同药物(Psilocybin 和 Dextromethorphan)后脑活动的变化。主要探讨 Psilocybin 是否在存在阿尔茨海默病病理生物标志物调节下,急性增加 EEG 活动的复杂性;是否纵向降低血浆神经炎症标志物;以及通过可穿戴设备探索自主生理的纵向变化和 MRI 测量的纵向结构与功能脑变化。参与者研究时长最多 3 个月,包括 3 至 4 次现场访问和 3 至 4 次远程访问。数据可用于神经科学、精神病学和老年认知健康研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Anhedonia in Healthy Volunteers, Older Adults (50-90 Years). 本研究旨在了解在低幸福感的老年人中给予两种不同药物(Psilocybin 和 Dextromethorphan)后脑活动的变化。它旨在回答的主要问题是,Psilocybin 是否:1. 在存在阿尔茨海默病(AD)病理生物标志物调节的情况下,急性增加低幸福感老年人 EEG 活动的复杂性。2. 在存在 AD 病理生物标志物调节的情况下,纵向降低血浆神经炎症标志物。3. 通过可穿戴记录设备探索自主生理的纵向变化,以及通过 MRI 测量的纵向结构和功能脑变化。参与者将参与研究长达 3 个月,其中包括 3 至 4 次现场访问和 3 至 4 次远程访

【主题与分类】

主题标签:Anhedonia in Healthy Volunteers、Older Adults (50-90 Years)。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/NCT07386730

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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:健康志愿者中的快感缺失,老年人(50-90岁)。本研究旨在了解在幸福感较低的老年人中,给予两种不同药物(裸盖菇素和右美沙芬)后脑活动的变化。其主要旨在回答的问题是,裸盖菇素是否:1. 在幸福感较低的老年人中急性增加EEG活动的复杂性,并受阿尔茨海默病(AD)病理生物标志物存在与否的调节。2. 纵向降低血浆神经炎症标志物,并受AD病理生物标志物存在与否的调节。3. 通过可穿戴记录设备探索自主神经生理学的纵向变化,以及通过MRI测量的纵向结构和功能脑变化。参与者将参与本研究长达3个月,其中包括3至4次面对面访视和3至4次远程访视。大多数访视将持续1至3小时,但给药访视将至少持续8小时,并可能长达12小时。在给药访视期间,所有参与者将接受单剂研究药物,剂量如下所列。

研究人员将比较接受以下药物选项的参与者:

  • 低至中等剂量的裸盖菇素(5-10毫克)
  • 中等至高剂量的裸盖菇素(25-30毫克)
  • 低至中等剂量的右美沙芬(30-60毫克)
  • 中等至高剂量的右美沙芬(80-90毫克)

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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