BrainSync-AD 项目数据集：脑同步治疗早期阿尔茨海默病
主题标签：阿尔茨海默病、神经系统疾病、gamma-tACS、precuneus、脑同步、认知功能、安全性评估。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病
基本信息
资源简介
BrainSync-AD 项目数据集：脑同步治疗早期阿尔茨海默病
主题标签：阿尔茨海默病、神经系统疾病、gamma-tACS、precuneus、脑同步、认知功能、安全性评估。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病
【整体摘要】
该数据集对应欧盟“下一代欧盟”计划资助的“BrainSync–AD”项目，全称为“Brain synchronization to treat early stage Alzheimer Disease – BrainSync –AD”，属于神经系统疾病与阿尔茨海默病领域。项目依托欧盟Next Generation EU—NRRP M6C2—投资2.1“增强和强化国家医疗服务体系中的生物医学研究”（PNRRPOC-2022–12376021），Cup代码为G55E22001130001。数据集由Enrico Premi、Graziella Callari、Giacomo Koch、Alessandro Martorana等研究者共同参与，发布于Zenodo平台，采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可。其核心研究目标在于评估多疗程gamma-tACS刺激楔前叶在居家环境下治疗早期阿尔茨海默病的安全性、耐受性与临床疗效，并考察其对认知表现的短期与持久影响。
【数据集背景】
该数据集服务于“Brain synchronization to treat early stage Alzheimer Disease – BrainSync –AD”项目。该项目获得欧盟Next Generation EU—NRRP M6C2—投资2.1“增强和强化国家医疗服务体系中的生物医学研究”的支持，项目编号为PNRRPOC-2022–12376021，Cup代码为G55E22001130001。项目由多机构协作开展，参与方包括：ASST Spedali Civili di Brescia，负责人为Enrico Premi；Fondazione Istituto G. Giglio, Cefalù (PA)，负责人为Dr.ssa Graziella Callari；Università degli Studi di Ferrara，负责人为Prof. Giacomo Koch；以及Azienda Ospedaliera Universitaria Policlinico Tor Vergata，负责人为Prof. Alessandro Martorana。项目聚焦于早期阿尔茨海默病的脑同步干预治疗，属于神经系统疾病与阿尔茨海默病研究范畴。
【数据内容】
该数据集围绕BrainSync–AD项目产生，主题标签涵盖阿尔茨海默病、神经系统疾病、gamma-tACS、precuneus（楔前叶）、脑同步、认知功能与安全性评估。项目目标之一为评估多疗程gamma-tACS刺激楔前叶在居家环境下的安全性、耐受性与临床疗效，具体包括：证明多疗程gamma-tACS刺激楔前叶在居家环境中的安全性与耐受性；评估多疗程gamma-tACS对认知表现的短期与持久影响。源站描述在“认知表现”处中断，未提供更完整的数据内容说明。除上述信息外，源站未提供关于数据具体字段、样本量、文件格式或变量结构的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于doi.org，发布机构为Zenodo，发布时间为2026年。作者包括Premi, Enrico、Callari, Graziella、Koch, Giacomo与Martorana, Alessandro。项目由欧盟Next Generation EU—NRRP M6C2—投资2.1资助，属于国家医疗服务体系生物医学研究强化计划的一部分。源站描述中列出了四个参与机构及其负责人，但未提供数据采集的具体方法、设备参数、试验设计细节或采集时间窗口。除上述来源信息外，源站未提供更多关于数据采集流程的说明。
【适用场景】
该数据集适用于与早期阿尔茨海默病脑同步治疗相关的研究场景，尤其是围绕gamma-tACS刺激楔前叶的干预研究。其主题标签表明，该数据可用于阿尔茨海默病、神经系统疾病、gamma-tACS、楔前叶、脑同步、认知功能及安全性评估等方向。项目目标涉及居家环境下多疗程gamma-tACS的安全性、耐受性与临床疗效评估，以及认知表现的短期与持久影响分析。因此，该数据集可能适用于探索非侵入性脑刺激在早期阿尔茨海默病中的应用、评估治疗安全性及认知结局等研究用途。除上述信息外，源站未提供关于具体适用场景的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供关于该数据集使用方法的说明，包括数据加载方式、预处理步骤、分析工具或推荐流程等均未提及。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、潜在偏倚或使用限制的说明。源站描述在“认知表现”处中断，未提供完整的项目目标或数据范围信息。
【引用与许可】
该数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可，允许在署名条件下使用。作者为Premi, Enrico、Callari, Graziella、Koch, Giacomo与Martorana, Alessandro。发布机构为Zenodo，发布时间为2026年。数据集英文名称为Dataset for the project "Brain synchronization to treat early stage Alzheimer Disease – BrainSync –AD" European Union—Next Generation EU—NRRP M6C2—Investment 2.1 Enhancement and strengthening of biomedical research in the NHS (PNRRPOC-2022–12376021) - Cup Code: G55E22001130001。引用时需遵循CC BY 4.0许可要求，并注明上述作者与来源信息。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20554938
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
项目“脑同步治疗早期阿尔茨海默病——BrainSync–AD”的数据集 欧盟——下一代欧盟——NRRP M6C2——投资2.1 增强和加强NHS生物医学研究（PNRRPOC-2022–12376021）- Cup代码：G55E22001130001 项目负责人：Enrico Premi 1）ASST Spedali Civili di Brescia 2）Fondazione Istituto G. Giglio，Cefalù（PA）——项目负责人 Graziella Callari博士 3）Università degli Studi di Ferrara——项目负责人 Giacomo Koch教授 4）Azienda Ospedaliera Universitaria Policlinico Tor Vergata——项目负责人 Alessandro Martorana教授 目标1 评估在家庭环境中对楔前叶进行多次伽马-tACS的安全性和耐受性及临床疗效。 目标：a）证明在家庭环境中对楔前叶进行多次伽马-tACS的安全性和耐受性；b）评估多次伽马-tACS对认知表现的短期和持久效果，以及重复多次g-tACS是否能进一步延长干预效果；c）确定AD患者中伽马-tACS疗效的预测因素。 目标2 评估AD中多次伽马-tACS对楔前叶的夹带和神经生理效应。
目的：a）评估多次疗程γ-tACS对AD脑部夹带效应的影响；b）评估多次疗程γ-tACS对AD胆碱能回路的影响。目的3：评估多次疗程γ-tACS对AD楔前叶的生物学效应。目的：a）评估多次疗程γ-tACS对AD病理生理标志物的影响，考虑淀粉样变性和神经退行性变的测量指标；b）证明多次疗程γ-tACS可诱导默认模式网络（DMN）内功能性脑连接的变化。本数据集包含：·一个Excel文件，内含ID、治疗、性别、年龄、发病年龄、教育程度、NPS评估、TMS数据、生物学标志物（Aβ1-42、Aβ1-40、NfL、GFAP和p-tau217）、EEG数据和EV数据；·一个包含fMRI图像的文件夹。用户必须说明他们如何
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
