在空间与时间中移动自身:MYSTIC

研究旨在分析一种创新康复干预——复杂节律运动序列(CRMS)康复(又称 Spatiotemporal Activity Modification (STEAM))训练对成人的效果,核心假设是轻度认知障碍(MCI)患者对 CRMS 空间与时间成分的学习速率慢于对照组,且基于 CRMS 的康复策略可改善

Emory UniversityEmory University
clinicaltrials
浏览 13
基因组Parkinson's Disease (PD)Older Adults (60 - 85 Years Old)
Moving Yourself in Space and Time: MYSTIC

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

在空间与时间中移动自身:MYSTIC

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦神经系统疾病与阿尔茨海默病领域,涉及 Parkinson's Disease (PD)、Alzheimer's Disease (AD) and Related Disorders 以及 60 至 85 岁老年人。研究旨在分析一种创新康复干预——复杂节律运动序列(CRMS)康复(又称 Spatiotemporal Activity Modification (STEAM))训练对成人的效果,核心假设是轻度认知障碍(MCI)患者对 CRMS 空间与时间成分的学习速率慢于对照组,且基于 CRMS 的康复策略可改善 MCI 的认知与移动状态。可用于认知障碍与 PD 人群运动-听觉节。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Parkinson's Disease (PD)、Alzheimer's Disease (AD) and Related Disorders、Older Adults (60 - 85 Years Old)。本研究旨在分析一种创新康复干预——复杂节律运动序列(CRMS)康复(又称 Spatiotemporal Activity Modification (STEAM))训练对成人的效果。核心假设是,CRMS 的空间与时间成分在轻度认知障碍(MCI)中的学习速率慢于对照组,且基于 CRMS 的康复策略可改善 MCI 的认知与移动状态。研究人员假设,认知障碍或 Parkinson's disease (PD) 患者在根据编码于复杂音乐-节律模式中的听觉线索调节其运动时,会表现出能力下降和反应变慢。音乐节律,包括声音的时间与模式,

【主题与分类】

主题标签:Parkinson's Disease (PD)、Older Adults (60 - 85 Years Old)。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/NCT07697664

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数据说明

条件:帕金森病(PD)、阿尔茨海默病(AD)及相关疾病、老年人(60-85岁)。本研究旨在分析一种创新的康复干预措施——复杂节律运动序列(CRMS)康复训练(又称时空活动调整(STEAM))对成年人的效果。核心假设是,轻度认知障碍(MCI)患者学习CRMS的空间和时间成分的速度慢于对照组,且基于CRMS的康复策略能改善MCI患者的认知和活动能力。研究人员假设,认知障碍或帕金森病(PD)患者在根据复杂音乐节律模式中编码的听觉提示调整动作时,会表现出能力下降和反应变慢。音乐节律,包括音乐中声音的时序和模式,可以通过触觉或听觉提示来传达。

目标1:评估以下假设:认知障碍或帕金森病(PD)患者在以复杂音乐节奏模式中编码的听觉线索来调节其运动时,会表现出能力下降和反应变慢。子目标1:确定在人类-音乐运动序列学习过程中,运动的时间成分和空间成分是否在不同的时间尺度上被习得。研究人员将借鉴音乐理论研究,开发一套新颖的、针对特定任务设计的音乐模式,以映射并促进步行任务中复杂时空节奏的学习。研究团队将在物理性人类-音乐交互过程中测量空间、时间和运动学变量,并改变运动中空间与时间关系的组合,研究对象包括健康年轻人(18-35岁),其中一部分(n=10)为有经验的舞者,以及年龄超过50岁的个体、轻度认知障碍(MCI)个体和帕金森病(PD)个体。研究人员将分析单次学习节奏时间进程的数据、会话内变化以及短期(24小时)保持情况。假设:与健康老年人相比

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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