光生物调节疗法治疗轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病的疗效与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为光生物调节疗法(PBMT)在轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病患者中的疗效与安全性

Jun XuJun Xu
clinicaltrials
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医学影像预测Mild Cognitive Impairment (MCI)Mild Alzheimer DiseaseDementia
Efficacy and Safety of Photobiomodulation Therapy in Patients With Mild Cognitive Impairment and Mild 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

光生物调节疗法治疗轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病的疗效与安全性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为光生物调节疗法(PBMT)在轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病患者中的疗效与安全性。源站描述显示,这是一项单中心、前瞻性、随机、双盲、假对照试验,在认知障碍科开展,覆盖轻度认知障碍、轻度阿尔茨海默病与痴呆人群。PBMT 通过向神经组织递送非电离红光与近红外光,被线粒体呼吸链中的细胞色素 c 氧化酶吸收,据假设可增强 ATP 生成、调节活性氧与细胞内信号、增加局部脑血流并支持神经保护与抗炎过程。该数据可用于评估 PBMT 作为早期阿尔茨海默病非侵入性干预的潜在作用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度认知障碍(MCI)、轻度阿尔茨海默病、痴呆。阿尔茨海默病及其前驱阶段——轻度认知障碍——以进行性神经退化为特征,而改善疾病的治疗选择仍然有限。光生物调节疗法(PBMT)向神经组织递送非电离红光和近红外光,光在神经组织中被线粒体呼吸链中的细胞色素 c 氧化酶吸收。据假设,这可增强 ATP 生成、调节活性氧和细胞内信号、增加局部脑血流,并支持神经保护和抗炎过程,为评估 PBMT 作为早期阿尔茨海默病非侵入性干预提供了生物学基础。这是一项在认知障碍科开展的单中心、前瞻性、随机、双盲、假对照试验。

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment (MCI)、Mild Alzheimer Disease、Dementia。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/NCT07835399

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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

疾病:轻度认知障碍(MCI)、轻度阿尔茨海默病、痴呆。阿尔茨海默病及其前驱阶段——轻度认知障碍,以进行性神经退变为特征,而针对该过程的疾病修饰治疗选择仍然有限。光生物调节疗法(PBMT)将非电离的红光和近红外光照射至神经组织,由线粒体呼吸链中的细胞色素c氧化酶吸收。据推测,该疗法可增强ATP生成、调节活性氧和细胞内信号传导、增加局部脑血流量,并支持神经保护和抗炎过程,为评估PBMT作为早期阿尔茨海默病非侵入性干预手段提供了生物学基础。这是一项在首都医科大学附属北京天坛医院认知障碍科开展的单中心、前瞻性、随机、双盲、假对照试验。符合条件的受试者通过计算机生成的随机序列,按1:1比例随机分配至活性PBMT组或假对照组。

为保持双盲,活性设备与假设备在外观和操作上完全相同;假设备发出的是不具有已知光生物调节效应的波长的可见光,因此受试者和结局评估者均无法区分各组。治疗在6个月干预期内按固定方案在家中自行实施,并通过设备使用记录和计划的研究访视监测依从性。评估在基线、第3个月和第6个月由对分组分配设盲的经过培训的评估者进行。除临床和神经心理学成套测验外,还使用结构和功能MRI检查与治疗相关的皮质和海马体积、白质完整性及脑血流灌注变化,以支持对上述候选机制的探索性分析。安全性通过不良事件报告、设备相关事件追踪以及rev

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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