个性化最优伽马听觉频率刺激干预对认知功能增强的有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦个性化最优伽马听觉频率刺激干预对认知功能的增强效果,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病方向

Chang Gung Memorial HospitalChang Gung Memorial Hospital
clinicaltrials
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时间序列回归Gamma OscillationsHealthy AdultsAlzheimer's Disease (AD)
Investigating the Effectiveness of Personalized Optimal Gamma Auditory Frequency Stimulation Intervention on Cognitive Function Enhancement

基本信息

模态
时间序列
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

个性化最优伽马听觉频率刺激干预对认知功能增强的有效性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦个性化最优伽马听觉频率刺激干预对认知功能的增强效果,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病方向。源站描述指出,既往研究显示 40-Hz 伽马波段感官刺激可降低 AD 小鼠模型中的 Aβ 与 p-tau 负担并改善记忆,但人体研究结果因干预时长和刺激方案差异而不一致;近期研究提示诱导伽马神经夹带的最优频率因人而异,且本实验室预试验发现最优听觉刺激频率未必是 40 Hz。本研究旨在考察最优听觉频率刺激对认知表现的影响及其与 EEG 电生理变化的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Gamma Oscillations、Healthy Adults、Alzheimer's Disease (AD)、Gamma Entrainment Using Sensory Stimuli (GENUS)。既往研究表明,40-Hz 伽马波段感官刺激可降低 AD 小鼠模型中的 Aβ 和 p-tau 负担并改善记忆表现。然而,由于干预时长和刺激方案的差异,人体研究的结果仍不一致。近期研究进一步提示,诱导伽马波段神经夹带的最优频率因个体而异。此外,本实验室开展的一项预试验发现,最优听觉刺激频率对所有参与者而言未必是 40 Hz。因此,本研究旨在探究最优听觉频率刺激对认知表现的影响及其与 EEG 所测电生理变化的关系。该研究将

【主题与分类】

主题标签:Gamma Oscillations、Healthy Adults、Alzheimer's Disease (AD)。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/NCT07690865

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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:伽马振荡、健康成人、阿尔茨海默病(AD)、使用感觉刺激的伽马夹带(GENUS)。既往研究表明,40 Hz伽马波段感觉刺激可减少AD小鼠模型中的Aβ和p-tau负担,并改善记忆表现。然而,由于干预持续时间和刺激方案的差异,人体研究的结果仍不一致。近期研究进一步提示,诱导伽马波段神经夹带的最佳频率因个体而异。此外,我们实验室进行的一项初步研究发现,最佳听觉刺激频率对所有参与者而言未必都是40 Hz。因此,本研究旨在探讨最佳听觉频率刺激对认知表现的影响及其与脑电图(EEG)所测电生理变化的关系。本研究将招募20名认知健康的成人。愿意加入研究的参与者将首先接受筛选环节,以确定其是否符合纳入和排除标准,以及听觉刺激是否能诱导显著的神经夹带。

符合纳入标准者将进入干预阶段。本研究将采用交叉设计。所有参与者都将接受两个阶段的听觉刺激干预。干预前,参与者将按1:1比例随机分配至两个实验组之一。一组将在第一阶段接受最佳听觉频率刺激,另一组则接受非最佳听觉频率刺激(即产生最弱神经夹带效应的频率)。每组将包括10名参与者。在第二干预阶段,两组将交换实验条件(最佳/非最佳听觉频率刺激)。每阶段将持续一个月,刺激为每周五天、每天一小时。每次干预结束后,参与者将填写实验日志表以记录不良效应。A

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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