穴位按压作为延缓早期/轻度阿尔茨海默病进展的长期干预

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为穴位按压作为长期干预以延缓早期/轻度阿尔茨海默病进展。数据覆盖阿尔茨海默病的疾病负担、症状与诊断标准,包括认知损害涉及学习记忆、推理与任务、视空间能力、语言功能、人格与行为改变等至少两个领域,症状在数月到数年间逐渐出现,以及认知恶化的明确病史

The University of Hong KongThe University of Hong Kong
clinicaltrials
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蛋白质预测Alzheimer's Disease
Acupressure as Long-term Intervention to Slow the Progression of Early/Mild Alzheimer's Disease

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

穴位按压作为延缓早期/轻度阿尔茨海默病进展的长期干预

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为穴位按压作为长期干预以延缓早期/轻度阿尔茨海默病进展。数据覆盖阿尔茨海默病的疾病负担、症状与诊断标准,包括认知损害涉及学习记忆、推理与任务、视空间能力、语言功能、人格与行为改变等至少两个领域,症状在数月到数年间逐渐出现,以及认知恶化的明确病史等。可用于研究阿尔茨海默病的早期识别、诊断标准应用及非药物长期干预的潜在作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Alzheimer's Disease. 阿尔茨海默病(AD)——影响、症状与诊断:AD 是最常见的痴呆类型,占 3/4,影响全球数百万人。香港约有 100,000 名 65 岁及以上老年人患有 AD,到 2036 年将增至 280,000 人。这些已导致家庭、社会和公共医疗系统的负担急剧增加。AD 的症状学诊断标准包括:(1)认知损害涉及以下至少两个领域:学习与记忆、推理与任务、视空间能力、语言功能、人格与行为改变;(2)症状在数月和数年间逐渐出现,而非在数小时或数天内突然发生;(3)有报告或观察到的明确的认知恶化病史;(4)初始和最突出的认知缺陷是 evide

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's Disease。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/NCT07779863

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数据说明

疾病:阿尔茨海默病。阿尔茨海默病(AD)——影响、症状与诊断:AD是最常见的痴呆类型,占所有痴呆的3/4,影响全球数百万人。香港约有100,000名65岁及以上的老年人患有AD,到2036年将增至280,000人。这些给家庭、社会和公共医疗系统带来了急剧增加的负担。AD的症状学诊断标准包括:(1)认知障碍涉及以下至少两个领域:学习与记忆、推理与执行任务、视空间能力、语言功能、人格与行为改变;(2)症状在数月和数年内逐渐出现,而非在数小时或数天内突然发生;(3)有明确的病史表明认知功能恶化,经报告或观察证实;(4)初始且最突出的认知缺陷在病史和检查中显而易见。另一方面,多种淀粉样蛋白(Aβ)和tau蛋白产物已被验证可用于预测AD的风险和进展。

特别是,血浆Aβ42/40比值、p-tau181和p-tau217是与AD风险、发病和进展密切相关的核心生物标志物。Aβ42/40比值≥0.170提示AD风险较低,0.150-0.169为中等风险,<0.150为较高风险。p-tau181的正常血浆水平为0.49-3.29 pg/ml,p-tau217为≤0.15 pg/ml。血浆p-tau181和p-tau217水平随年龄增长而升高,且较高水平与更严重的AD相关。因此,这些生物标志物特别适合用于评估早期和长期干预的结果。此外,血液胶质纤维酸性蛋白(GFAP)和神经丝轻链蛋白(NfL)常作为与AD病因相关的神经炎症生物标志物。穴位按压治疗AD和痴呆:尽管有多种类型的药物可用于治疗AD,但临床疗效有限,且

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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