时间干涉脑刺激对临床前阿尔茨海默病记忆功能的影响与机制

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦临床前阿尔茨海默病(AD)人群,研究个性化、多模态影像引导、基于 EEG 的闭环时间干涉脑刺激(TIBS)对记忆功能的影响与机制

Xuanwu Hospital, BeijingXuanwu Hospital, Beijing
clinicaltrials
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医学影像预测Alzheimer Disease
Effects and Mechanisms of Temporal Interference Brain Stimulation on Memory Function in Preclinical Alzheimer's Disease

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

时间干涉脑刺激对临床前阿尔茨海默病记忆功能的影响与机制

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦临床前阿尔茨海默病(AD)人群,研究个性化、多模态影像引导、基于 EEG 的闭环时间干涉脑刺激(TIBS)对记忆功能的影响与机制。数据覆盖干预前后海马-皮层网络功能连接强度变化,以及干预结束、干预后 4 周和 12 周对情景记忆、工作记忆及其他认知域的短期与中长期效应,并包含 EEG 功率谱和 fMRI 功能连接等指标。可用于评估 TIBS 对临床前 AD 认知与脑活动的调控作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Alzheimer Disease. 本临床试验的目标是了解个性化、多模态影像引导、基于 EEG 的闭环时间干涉脑刺激(TIBS)能否改善临床前阿尔茨海默病(AD)个体的记忆功能。它旨在回答的主要问题是:1. 与基线相比,个性化 TIBS 是否会在 2 周干预结束时导致海马-皮层网络功能连接强度发生显著变化?2. 个性化 TIBS 对临床前 AD 的情景记忆和工作记忆以及其他认知域有何短期(2 周干预结束时)和中长期(干预后 4 周和 12 周)效应?3. 个性化 TIBS 如何调节临床前 AD 的脑活动和连接,如通过 EEG 功率谱和功能 MRI(fMRI)功能连接所测量?

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer 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/NCT07031687

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数据说明

条件:阿尔茨海默病。本临床试验旨在探究个性化、多模态影像引导、基于脑电图的闭环时间干涉脑刺激(TIBS)能否改善临床前阿尔茨海默病(AD)患者的记忆功能。其主要研究问题包括:1. 与基线相比,为期2周的干预结束时,个性化TIBS是否会导致海马-皮层网络功能连接强度发生显著变化?2. 个性化TIBS对临床前AD患者的情景记忆和工作记忆以及其他认知域有何短期(2周干预结束时)和中长期(干预后4周和12周)影响?3. 个性化TIBS如何调节临床前AD患者的大脑活动和连接,以脑电图功率谱和功能磁共振成像(fMRI)功能连接为衡量指标?4. 个性化TIBS在该人群中的安全性特征如何?研究人员将比较接受活性个性化TIBS的参与者与接受假(非活性)刺激的参与者,以观察TIBS是否能有效改善记忆功能并诱导神经可塑性。

参与者将:1. 接受初步筛查,包括神经心理评估和血液p-tau217检测,以识别临床前阿尔茨海默病。2. 接受每日40分钟、每周6天、持续2周的活性个性化TIBS或假刺激。3. 通过基线结构MRI和DTI确定个体化的TIBS参数(如靶点定位、强度)。4. 在每日刺激过程中接受实时高密度EEG监测,以实现刺激参数的闭环调整。5. 在2周干预结束时以及干预后4周和12周参与随访评估。6. 在不同时间点接受多模态成像(sMRI、rs-fMRI、任务态fMRI、DTI)和血液生物标志物评估。7. 接受Aβ-PET和tau-PET扫描,以及全面的神经心

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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