EEG胆碱能指数与胆碱酯酶抑制剂治疗临床反应

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阿尔茨海默病及相关痴呆患者接受胆碱酯酶抑制剂治疗的临床反应,并以EEG胆碱能指数为核心指标

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clinicaltrials
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时间序列预测Alzheimer´s Disease
EEG-cholinergic Index and Clinical Response to Treatment With Cholinesterase Inhibitors

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

EEG胆碱能指数与胆碱酯酶抑制剂治疗临床反应

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阿尔茨海默病及相关痴呆患者接受胆碱酯酶抑制剂治疗的临床反应,并以EEG胆碱能指数为核心指标。研究对象在记忆门诊招募,涵盖具有AD生物标志物的MCI患者、可签署知情同意并接受治疗的早期AD痴呆患者,以及接受治疗的早期Lewy体痴呆或Parkinson痴呆患者。所有受试者接受MMSE、CERAD 10词测验(工作记忆、延迟记忆与再认)和画钟测验,并加用Addenbrooke测验。该数据可用于探索EEG胆碱能指数与认知评估及治疗反应之间的关系,支持治疗反应预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病。患者将在记忆门诊招募。将向三类可能的参与者提供参与机会: 患有轻度认知障碍(MCI)但具有足够确凿的阿尔茨海默病(AD)生物标志物、足以导致AD诊断并启动医疗治疗的患者。 患有早期AD痴呆、被提供医疗治疗且能够给出知情同意的患者。* 患有早期Lewy体痴呆或Parkinson痴呆、被提供医疗治疗的患者。所有符合条件的参与者均通过简易精神状态检查(MMSE)、阿尔茨海默病注册登记联盟(CERAD 10词测验;工作记忆、延迟记忆和再认)以及画钟测验(CDT)进行评估。此外,还将使用Addenbrooke测验。无论分期如何,AD患者都将被提供

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer´s 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/NCT02623764

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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

条件:阿尔茨海默病。患者将在记忆门诊招募。将向三组可能的参与者提供参与机会:* 那些有轻度认知障碍(MCI)但具有足够结论性的阿尔茨海默病(AD)生物标志物,足以导致AD诊断并开始医疗治疗的人。* 那些早期AD痴呆,被提供医疗治疗且能够给予同意的人。* 那些早期路易体痴呆或帕金森痴呆,被提供医疗治疗的人。所有符合条件的参与者都通过简易精神状态检查(MMSE)、阿尔茨海默病注册登记联盟(CERAD 10词测试;工作记忆、延迟记忆和再认)以及画钟测试(CDT)进行评估。此外,还将使用Addenbrooke测试。无论阶段如何,AD患者都将接受多奈哌齐治疗,这是冰岛最常用且最便宜的胆碱酯酶抑制剂。剂量将照常,晚上5mg,持续四周,然后增加到晚上10mg。

路易体痴呆和帕金森痴呆患者接受利斯的明贴剂治疗,因为这是唯一在这些疾病中具有认知障碍适应症的药物。起始剂量为4.6毫克/天,4周后增加至9.5毫克/天。3个月后,每位参与者再次接受与开始治疗前相同的测试(连续变量)进行评估。临床效果还根据临床痴呆评定量表(CDR;分类变量)进行评定。进行脑电图记录。记录药物依从性以及副作用评估。6个月后,每位参与者再次接受与3个月后相同的评估。这是主要终点。12个月后,使用相同工具进行额外评估(次要终点)。因此,脑电图共记录3次(主要终点)或4次(次要终点,因为第一次记录是在诊断检查期间进行的,在

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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