阿尔茨海默病与路易体痴呆患者的癫痫活动
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦阿尔茨海默病、路易体痴呆与癫痫。研究将比较阿尔茨海默病患者、路易体痴呆患者与健康老年对照者的亚临床癫痫活动程度,受试者佩戴名为 ear-EEG 的新设备,以便在家中进行较长时间的脑电记录

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病与路易体痴呆患者的癫痫活动
该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦于阿尔茨海默病、路易体痴呆与癫痫之间的关联研究。研究核心在于比较阿尔茨海默病患者、路易体痴呆患者与健康老年对照者之间亚临床癫痫活动的程度差异。为捕捉这类不易察觉的脑电异常,受试者将佩戴一种名为 ear-EEG 的新型设备,从而能够在居家环境中进行较长时间的脑电记录。此外,研究还希望探究亚临床癫痫活动与通过功能性磁共振成像测得的脑血流量之间是否存在关联。数据集所属分类为神经系统疾病下的阿尔茨海默病方向,主题标签涵盖阿尔茨海默病、路易体痴呆与癫痫,整体上服务于神经退行性疾病与脑电活动交叉领域的研究需求。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注阿尔茨海默病和路易体痴呆患者中可能存在的亚临床癫痫活动。亚临床癫痫活动通常指在临床上未被明显察觉、但可通过脑电记录捕捉到的异常放电现象。研究设置健康老年对照组,旨在对比患者群体与正常衰老群体在亚临床癫痫活动程度上的差异。这一背景将阿尔茨海默病、路易体痴呆与癫痫三个主题联系在一起,属于神经系统疾病研究范畴,尤其与阿尔茨海默病方向密切相关。源站描述中明确列出了研究涉及的疾病条件,包括阿尔茨海默病、路易体痴呆和癫痫。
【数据内容】
数据集所涉及的数据内容围绕亚临床癫痫活动的测量展开。研究将记录受试者的脑电活动,并比较阿尔茨海默病患者、路易体痴呆患者与健康老年对照者之间的差异。同时,研究还计划获取功能性磁共振成像所测得的脑血流量数据,以分析其与亚临床癫痫活动之间是否存在关联。受试者群体包括阿尔茨海默病患者、路易体痴呆患者以及健康老年对照者。关于具体的样本量、年龄范围、性别分布、记录时长、脑电通道数量、统计指标等细节,源站未提供。
【采集与来源】
数据采集来源于 clinicaltrials.gov 所描述的研究方案。采集方式包括使用名为 ear-EEG 的新设备进行脑电记录,该设备使得受试者能够在家中完成较长时间的脑电监测。此外,研究还涉及功能性磁共振成像,用于测量脑血流量。受试者包括阿尔茨海默病患者、路易体痴呆患者和健康老年对照者。关于采集的具体时间跨度、随访频率、设备型号参数、成像协议、数据存储格式等,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于神经退行性疾病与脑电活动交叉领域的研究场景,尤其是探讨阿尔茨海默病和路易体痴呆中亚临床癫痫活动特征的研究。也可用于比较患者群体与健康老年对照者在亚临床癫痫活动程度上的差异。此外,由于研究涉及功能性磁共振成像测得的脑血流量,该数据集还可能适用于分析亚临床癫痫活动与脑血流之间关联的研究。主题标签涵盖阿尔茨海默病、路易体痴呆与癫痫,因此也可作为这些主题相关研究的参考数据来源。关于具体的适用分析模型、软件工具或临床决策场景,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方法,包括数据下载方式、访问权限、预处理流程、分析指南或配套代码等。使用者需依据 clinicaltrials.gov 上该研究的相关公开信息自行了解获取途径和使用条件。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或偏倚控制的具体信息。已知的限制可能包括研究设计本身的约束,例如样本来源、设备佩戴依从性、居家记录环境差异等,但源站未对此进行说明。关于数据缺失情况、质量控制措施、验证结果等,源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可协议、使用条款或数据共享政策等信息。使用者应参考 clinicaltrials.gov 上该研究条目的官方说明,并遵循相关平台的规定。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04436341
标准获取流程:
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- 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
疾病:阿尔茨海默病、路易体痴呆、癫痫。在当前研究中,研究人员将检查阿尔茨海默病患者和路易体痴呆患者相较于健康老年对照组中亚临床癫痫活动的程度。参与者将佩戴一种名为“耳脑电图”的新设备,该设备能够在居家环境下长时间记录脑电图。此外,研究人员希望探究亚临床癫痫活动与通过功能磁共振成像测量的大脑血流之间是否存在关联。
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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