mTBI 对慢性创伤性脑病(CTE)与阿尔茨海默病(AD)所致神经退行性变的贡献

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦轻度创伤性脑损伤(mTBI)与慢性创伤性脑病(CTE)、阿尔茨海默病(AD)相关神经退行性变之间的关系

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clinicaltrials
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医学影像预测Mild Traumatic Brain InjuryModerate Traumatic Brain InjuryMild Cognitive Impairment
Contributions of mTBI to Neurodegeneration Due to Chronic Traumatic Encephalopathy (CTE) and Alzheimer's Disease (AD)

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

mTBI 对慢性创伤性脑病(CTE)与阿尔茨海默病(AD)所致神经退行性变的贡献

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦轻度创伤性脑损伤(mTBI)与慢性创伤性脑病(CTE)、阿尔茨海默病(AD)相关神经退行性变之间的关系。研究纳入有轻度至中度创伤性脑损伤史、轻度认知障碍患者以及健康对照,通过记忆、脑电活动、脑结构和脑损伤及痴呆相关蛋白等指标,探讨单次或重复轻度脑损伤是否促进痴呆发生。数据为前瞻性设计,参与者需完成 3 次研究访视,首次访视进行神经心理学评估。可用于脑损伤后痴呆风险预测与神经退行性变研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度创伤性脑损伤、中度创伤性脑损伤、轻度认知障碍。本项目的具体目标是研究患有轻度创伤性脑损伤的退伍军人是否有痴呆风险,方法是研究其记忆、脑电活动、脑结构以及脑损伤后和痴呆中可能升高的蛋白质。本研究将招募有轻度至中度创伤性脑损伤史、轻度认知障碍的患者以及健康对照,以更好地理解单次或重复轻度创伤性脑损伤如何可能促进痴呆的发生。该研究本质上是前瞻性的。参与者将被要求完成一系列 3 次研究访视。在第一次研究访视期间,每位受试者将被要求完成神经心理学评估。如果受试者的测试分数低于研究标准

【主题与分类】

主题标签:Mild Traumatic Brain Injury、Moderate Traumatic Brain Injury、Mild Cognitive Impairment。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/NCT04124029

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    • 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:轻度创伤性脑损伤、中度创伤性脑损伤、轻度认知障碍。本项目的具体目标是,通过研究退伍军人的记忆、脑电波活动、脑结构以及脑损伤后和痴呆症中可能升高的蛋白质,来检验轻度创伤性脑损伤退伍军人是否有患痴呆症的风险。本研究将招募有轻度至中度创伤性脑损伤病史的患者、轻度认知障碍患者以及健康对照者,以更好地了解单次或重复性轻度创伤性脑损伤如何可能促进痴呆症的发生。本研究本质上是前瞻性的。参与者将被要求完成一系列共3次研究访视。在第一次研究访视中,每位受试者将被要求完成一项神经心理学评估。如果受试者的测试分数符合研究标准,他们还将被要求完成一项计算机任务。在第二次研究访视中,研究人员将使用脑电图(EEG)测量受试者在完成计算机任务时的脑电波。

在计算机任务期间,受试者将被要求学习一系列单词,研究人员将测试受试者对这些单词的记忆。在最后一次学习阶段,研究人员将要求受试者完成(1)MRI扫描,(2)标准抽血程序,以及(3)腰椎穿刺程序。临床意义:这些研究将有助于更好地理解哪些创伤性脑损伤患者会发展成痴呆,以及未来可能发生痴呆的年数。

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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