阿尔茨海默病、自闭症与认知障碍干细胞治疗研究

源站描述覆盖阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体病、混合性痴呆、帕金森-痴呆综合征、慢性创伤性脑病等认知障碍相关疾病,并涉及认知的神经机制与突触连接

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clinicaltrials
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其他预测Alzheimer DiseaseAlzheimer DementiaVascular DementiaLewy Body DiseaseDementia, MixedParkinson-Dementia SyndromeChronic Traumatic EncephalopathyHuntington's DementiaWernicke Korsakoff SyndromeTraumatic Brain InjuryDementia, Multi-InfarctAutism
Alzheimer's Autism and Cognitive Impairment Stem Cell Treatment Study

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

阿尔茨海默病、自闭症与认知障碍干细胞治疗研究

本数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病分类,英文名为 Alzheimer's Autism and Cognitive Impairment Stem Cell Treatment Study。源站描述覆盖阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体病、混合性痴呆、帕金森-痴呆综合征、慢性创伤性脑病等认知障碍相关疾病,并涉及认知的神经机制与突触连接。该研究拟检验通过特定方法递送骨髓来源干细胞(BMSC),联合或不联合近红外光,能否改善认知的假设。数据可用于认知障碍相关疾病的研究与预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体病、伴行为障碍的路易体痴呆(障碍)、混合性痴呆、帕金森-痴呆综合征、慢性创伤性脑病。认知是在大脑中产生想法、回忆记忆、处理信息以及包括社交互动在内的高阶联想的过程。它需要大脑中神经元具有足够的健康与交互性,包括其形成和维持突触连接的能力。认知障碍源于这些能力的丧失。ACIST 将检验以下假设:通过研究中的方法递送骨髓来源干细胞(BMSC),联合或不联合添加近红外光,将通过 BMSC 积极影响神经元健康与功能的能力来改善认知,

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer Disease、Alzheimer Dementia、Vascular Dementia、Lewy Body Disease、Dementia, Mixed、Parkinson-Dementia Syndrome、Chronic Traumatic Encephalopathy、Huntington's Dementia、Wernicke Korsakoff Syndrome、Traumatic Brain Injury。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/NCT03724136

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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

疾病:阿尔茨海默病、阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体病、伴有行为障碍的路易体痴呆(障碍)、混合性痴呆、帕金森-痴呆综合征、慢性创伤性脑病。认知是在大脑中产生思维、回忆记忆、处理信息以及包括社交互动在内的高级关联过程。它需要大脑中神经元足够的健康和互动,包括其形成和维持突触连接的能力。认知障碍源于这些能力的丧失。ACIST将检验以下假设:通过研究中的方法递送骨髓源性干细胞(BMSC),无论是否添加近红外光,都将通过BMSC积极影响神经元和大脑健康与功能的能力来改善认知。入组时有认知障碍的患者需要进行简易精神状态检查(MMSE)评估。要求得分在24分或以下。诸如阿尔茨海默病(ALZ)之类的进行性痴呆在MMSE上显示每年下降2至4分。

对于进展性和稳定性痴呆患者,ACIST的目标是在1年随访期内保持稳定,理想情况下MMSE评分改善3分。纳入自闭症谱系障碍(ASD)的患者需为成年人(年龄超过18岁),且自闭症谱系商数得分需达到20分或以上。目标是在1年随访期内,该量表得分减少5分或以上。

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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