Gamma 感觉闪烁用于伴冻结步态的帕金森病患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Gamma 感觉闪烁用于伴冻结步态的帕金森病患者。研究采用假刺激对照设计,一组接受感觉刺激,另一组接受假刺激,通过佩戴眼镜和耳机连接设备,在每日 1 小时 session 中提供光和声

Emory UniversityEmory University
clinicaltrials
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时间序列分类Gait Disorders, NeurologicParkinson Disease
Gamma Sensory Flicker for Parkinson's Disease Patients With Freezing of Gait

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Gamma 感觉闪烁用于伴冻结步态的帕金森病患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Gamma 感觉闪烁用于伴冻结步态的帕金森病患者。研究采用假刺激对照设计,一组接受感觉刺激,另一组接受假刺激,通过佩戴眼镜和耳机连接设备,在每日 1 小时 session 中提供光和声。Gamma 为 25-140Hz 的短波长光或声,既往研究提示 40Hz 可能激活脑细胞清除淀粉样蛋白,而淀粉样蛋白是阿尔茨海默病和帕金森病等疾病中神经细胞间形成的蛋白。该研究将探究淀粉样蛋白与冻结步态(FOG)的关联能否被改变并改善 FOG(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:步态障碍、神经系统疾病、帕金森病。这将是一项假刺激对照研究,一组接受感觉刺激,另一组接受假刺激。暴露将通过佩戴一副眼镜和耳机来提供。这两者都将连接到一个设备,在每日1小时的疗程中提供光和声音。在先前的一项研究中,伽马光显示出作为一种非侵入性、非药物方法减少大脑中淀粉样蛋白的潜力。本研究将探讨淀粉样蛋白与冻结步态(FOG)之间的联系是否可以改变,并改善FOG。伽马是波长较短的光和/或25-140Hz之间的声音。先前的研究表明,40Hz可能激活大脑中的细胞以清除淀粉样蛋白。淀粉样蛋白是一种在阿尔茨海默病和帕金森病等疾病中于大脑神经细胞之间空隙形成的蛋白质。本研究还有两个可选部分。一个选择是在基线和第6个月访视时接受两次腰椎穿刺。另一个选择是参加为期一年的研究延长期。将通过抽血来验证帕金森病药物开期和关期时血液中的左旋多巴水平。可选腰椎穿刺将在基线和6个月时进行,以收集脑脊液(CSF)样本,用于分析治疗前后淀粉样蛋白水平的变化。研究开始时将使用脑电图(EEG)来评估大脑对刺激的反应。将进行认知测试以捕捉任何认知变化。所使用的问卷将提供参与者自我评估的任何变化。盲法部分的持续时间约为7个月。可选延长期将在第12个月和第18个月进行两次门诊访视。参与者将从埃默里大学运动障碍门诊招募。

【主题与分类】

主题标签:Gait Disorders, Neurologic、Parkinson 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/NCT06295458

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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

疾病:步态障碍、神经系统疾病、帕金森病。这将是一项假刺激对照研究,一组接受感觉刺激,另一组接受假刺激。暴露将通过佩戴一副眼镜和耳机来提供。这两者都将连接到一个设备,该设备将在每日1小时的 session 中提供光和声音。在先前的一项研究中,伽马光显示出作为一种非侵入性、非药物方法减少大脑中淀粉样蛋白的潜力。本研究将探讨淀粉样蛋白与FOG之间的联系是否可以改变,并改善FOG。伽马是波长较短的光和/或25-140Hz之间的声音。先前的研究表明,40Hz可能潜在激活大脑中的细胞以清除淀粉样蛋白。淀粉样蛋白是一种在阿尔茨海默病和帕金森病等疾病中于大脑神经细胞之间空间形成的蛋白质。本研究还有两个可选部分。一个选择是在基线和第6个月访视时接受两次腰椎穿刺。另一个选择是参与为期一年的研究延长。

将通过抽血来验证帕金森病患者在药物开期和关期时的左旋多巴血药浓度。可选腰椎穿刺将在基线和6个月时进行,以收集脑脊液样本,用于分析治疗前后淀粉样蛋白水平的变化。研究开始时将使用脑电图来评估大脑对刺激的反应。将进行认知测试以捕捉任何认知变化。所使用的问卷将提供参与者自我评价的任何变化。盲法部分持续时间约为7个月。可选扩展部分将在第12个月和第18个月进行两次门诊访视。参与者将从埃默里大学运动障碍门诊招募。

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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