进行性核上性麻痹与路易体痴呆的数字健康技术数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦进行性核上性麻痹(PSP)与路易体痴呆(DLB)等神经退行性疾病

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clinicaltrials
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时间序列分类Progressive Supranuclear Palsy(PSP)Dementia With Lewy Bodies (DLB)PSPLewy Body Dementia (LBD)Lewy Body Disease
Digital Health Technologies for Progressive Supranuclear Palsy and Dementia With Lewy Bodies

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

进行性核上性麻痹与路易体痴呆的数字健康技术数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦进行性核上性麻痹(PSP)与路易体痴呆(DLB)等神经退行性疾病。源站描述指出,PSP 是缺乏有效治疗、进展迅速并导致痴呆、残疾乃至死亡的额颞叶变性综合征;DLB 是仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性痴呆,严重损害日常功能并缩短寿命;伴路易体的轻度认知障碍(MCI-LB)为其早期阶段。两类疾病均造成显著运动障碍,使患者逐步丧失进食、穿衣、书写等日常生活独立性。数据集可用于相关数字健康技术研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:进行性核上性麻痹(PSP)、路易体痴呆(DLB)、PSP、路易体痴呆(LBD)、路易体病。PSP 是一种严重且快速进展的额颞叶变性(FTLD)综合征,缺乏有效治疗,会导致痴呆、残疾迅速发生并最终死亡。路易体痴呆(DLB)是仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性痴呆,严重影响日常功能并缩短寿命。伴路易体的轻度认知障碍(MCI-LB)是较早阶段,此时认知障碍可被察觉,但尚未像 DLB 那样显著干扰生活。PSP 和 DLB 均造成显著运动障碍,导致进食、穿衣和书写等日常生活活动能力逐步丧失。尽管大约 200 项正在进行

【主题与分类】

主题标签:Progressive Supranuclear Palsy(PSP)、Dementia With Lewy Bodies (DLB)、PSP、Lewy Body Dementia (LBD)、Lewy Body 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/NCT07240805

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    • 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。

数据说明

疾病:进行性核上性麻痹(PSP)、路易体痴呆(DLB)、PSP、路易体痴呆(LBD)、路易体病。PSP是一种严重且快速进展的额颞叶变性(FTLD)综合征,缺乏有效治疗,会导致快速出现痴呆、残疾,并最终死亡。路易体痴呆(DLB)是仅次于阿尔茨海默病的第二常见神经退行性痴呆类型,严重影响日常功能并缩短寿命。路易体轻度认知障碍(MCI-LB)是早期阶段,此时认知障碍已可察觉,但尚未显著干扰生活至DLB所见程度。PSP和DLB均导致显著运动障碍,致使患者在日常生活活动(如进食、穿衣和书写)中逐渐丧失独立性。尽管针对PSP和DLB约有200项正在进行的临床试验,但目前尚无FDA批准的治疗FTLD综合征(包括PSP)或DLB的药物。

开发针对DLB综合征的新型有效疗法的关键挑战之一,是缺乏经过验证的工具和生物标志物来测量疾病严重程度、疾病进展以及治疗干预的效果。PSP和DLB的临床评估指标主要基于神经系统检查的定量变化,其对变化的敏感性以及对患者生活临床意义的关联性均不理想。自2019年以来,BioSensics、MGH和JHU合作开发了一种针对FTLD综合征的远程监测解决方案,使用可穿戴传感器和一系列数字化评估。该方案使用PAMSys——一种FDA列出的II类 pendant传感器,用于监测日常生活活动中的身体活动、姿势和步行参数,研究者已证明使用PAMSys追踪PSP患者行走变化的可行性。在本项目中,研究者将使用PAMSys pendant、PAMSys ULM腕部传感器和PAMSys Gait踝部传感器,实现对PSP和DLB患者上肢和下肢功能的全面监测。将展示其准确性(分析

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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