CMN LIFU增强类淋巴清除用于淀粉样蛋白阳性MCI

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题为CMN LIFU增强类淋巴清除用于淀粉样蛋白阳性MCI

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
浏览 13
医学影像预测Alzheimer's Disease (AD)Mild Cognitive Impairment (MCI)
CMN LIFU for Enhanced Glymphatic Clearance in Amyloid-Positive MCI

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

CMN LIFU增强类淋巴清除用于淀粉样蛋白阳性MCI

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题为CMN LIFU增强类淋巴清除用于淀粉样蛋白阳性MCI。源站描述显示这是一项随机、双盲、平行组预试验,针对淀粉样蛋白阳性的轻度认知障碍(MCI)老年人,重复对丘脑中央中核(CMN)进行低强度聚焦超声(LIFU)刺激。背景指出睡眠差可预测并加速AD病理,部分通过损害类淋巴清除可溶性淀粉样蛋白和tau等代谢物;睡眠慢波产生代谢信号改变神经血管张力和脑脊液体积,形成脉动流体流以支持清除,慢波可通过慢速刺激种子区来夹带,但现有方法如经颅磁刺激存在局限。该数据可用于探索LIFU刺激对类淋巴清除及AD相关病理的潜在影响(来源 clinicaltrials。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默病所致轻度认知障碍(MCI)。本预试验是一项随机、双盲、平行组试验,对淀粉样蛋白阳性的轻度认知障碍(MCI)老年人重复进行丘脑中央中核(CMN)的低强度聚焦超声(LIFU)刺激。背景与理由:睡眠差既可预测也可加速阿尔茨海默病(AD)病理,部分原因是损害了包括可溶性淀粉样蛋白和tau在内的代谢物的类淋巴清除。睡眠期间的慢波产生代谢信号,改变神经血管张力和脑脊液(CSF)体积,形成被认为支持清除的脉动流体流。慢波可通过以慢速率刺激大脑种子区来夹带,但现有方法(经颅磁刺激

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's Disease (AD)、Mild Cognitive Impairment (MCI)。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/NCT07866768

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)、由阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍(MCI)。本试点研究是一项随机、双盲、平行组试验,针对淀粉样蛋白阳性的轻度认知障碍(MCI)老年人,采用重复低强度聚焦超声(LIFU)刺激丘脑中央中核(CMN)。背景与原理:睡眠不良既可预测也可加速阿尔茨海默病(AD)病理,其部分机制在于损害了包括可溶性淀粉样蛋白-β和tau在内的代谢物的类淋巴清除。睡眠期间的慢波产生代谢信号,改变神经血管张力和脑脊液(CSF)体积,形成被认为支持清除的搏动性液体流动。通过以缓慢频率刺激大脑种子区域可以夹带慢波,但现有方法(经颅磁刺激、对CMN的光遗传学或电刺激)侵入性太强、过于繁琐或成本过高,难以在广泛老龄人群中常规居家使用。

低强度聚焦超声能够以非侵入性方式、借助轻量级硬件,既在CMN中诱发神经活动,又直接产生流体流动。在此前一项针对10名慢性疼痛患者CMN的单次治疗研究中,超声照射改善了主观睡眠,效果持续数日。本研究将这一初步工作扩展到临床人群,其效应可能具有治疗相关性。研究设备:ATTN201是一种头戴式LIFU系统,以离线方式实施MRI引导刺激,无需实时成像或临床医生辅助。双侧64阵元稀疏超声阵列工作于500 kHz,置于颞窗上方,向深部脑靶点传递交叉束聚焦刺激。靶向定位因参与者而异:首次使用前,每位参与者接受3.0T MRI以进行个性化靶向定位。采用自动脑分割、换能器空间映射和声学模拟,计算将能量聚焦于靶点所需的各阵元相位延迟。所有刺激均保持在国际

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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