低强度聚焦超声治疗轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦低强度聚焦超声脉冲(LIFUP)靶向内嗅皮层,用于遗忘型轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病的概念验证试验

University of California, Los AngelesUniversity of California, Los Angeles
clinicaltrials
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医学影像回归Mild Cognitive ImpairmentAmnestic Mild Cognitive DisorderDeep Brain StimulationMild Alzheimer's Disease
Low Intensity Focused Ultrasound for Mild Cognitive Impairment and Mild Alzheimer's Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

低强度聚焦超声治疗轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦低强度聚焦超声脉冲(LIFUP)靶向内嗅皮层,用于遗忘型轻度认知障碍与轻度阿尔茨海默病的概念验证试验。研究涉及一次 Zoom 入组、三次现场和三次远程随访,约五周内完成,参与者需填写问卷、接受学习记忆测试、抽血、无痛超声刺激及 MRI 扫描。数据可用于评估该干预对认知功能与脑影像指标的影响,支持神经调控与阿尔茨海默病早期干预研究(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、遗忘型轻度认知障碍、深部脑刺激、轻度阿尔茨海默病。这是一项低强度聚焦超声脉冲(LIFUP)靶向内嗅皮层的概念验证试验,受试者为遗忘型轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病患者。参与研究将包括一次 Zoom 入组会议、三次现场会议和三次远程 Zoom 随访会议,历时约五周。现场会议第一次约需 5 小时,后两次各约 3 小时。Zoom 入组会议需 1-2 小时,Zoom 随访会议每次约 2 小时。参与者将被要求完成问卷和学习与记忆测试,抽血,接受对其大脑中与记忆相关部位的无痛超声刺激,并完成 MRI 扫描。

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment、Amnestic Mild Cognitive Disorder、Deep Brain Stimulation、Mild Alzheimer's 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/NCT05417555

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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:轻度认知障碍、遗忘型轻度认知障碍、深部脑刺激、轻度阿尔茨海默病。这是一项针对遗忘型轻度认知障碍(MCI)和轻度阿尔茨海默病患者,以 entorhinal cortex(内嗅皮层)为靶点的低强度聚焦超声脉冲(LIFUP)概念验证试验。参与研究将包括在大约五周内进行1次Zoom入组会话、3次面对面会话和3次远程Zoom随访会话。面对面会话中,第一次约需5小时,后两次各约需3小时。Zoom入组会话将需要1至2小时,Zoom随访会话每次约需2小时。参与者将被要求完成问卷以及学习和记忆测试,进行抽血,接受对其大脑中与记忆相关部位的无痛超声刺激,并完成脑部MRI扫描。LIFUP将在MRI扫描仪内进行,以便我们能够实时测量大脑活动的变化。在研究开始时,您将被随机分配到四个不同组别之一,该组别决定您将接受多少LIFUP刺激。

您被分配到各组的几率相等。三个活性刺激组之一的受试者将在第二次现场访视时接受1剂、2剂或3剂LIFUP,并在第三次现场访视时再次接受相同剂量的LIFUP。安慰剂组的受试者在两次MRI/LIFUP访视(第2次和第3次现场访视)中均不接受LIFUP刺激。但是,如果在本研究结束时,该治疗被证明有效,而您属于安慰剂组受试者,我们将免费为您提供一次使用最有效剂量的治疗。

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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