多中心感觉刺激改善脑功能研究
源站描述显示，Overture 研究（CA-0005）是一项 I/II 期随机、对照、单盲多中心临床试验，使用 GammaSense Stimulation 设备，在 55 岁及以上、轻度至中度认知障碍（MMSE 14-26）受试者中评估安全性、依从率和疗效
基本信息
资源简介
多中心感觉刺激改善脑功能研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类，英文名为 Multi-Center Study of Sensory Stimulation to Improve Brain Function。源站描述显示，Overture 研究（CA-0005）是一项 I/II 期随机、对照、单盲多中心临床试验，使用 GammaSense Stimulation 设备，在 55 岁及以上、轻度至中度认知障碍（MMSE 14-26）受试者中评估安全性、依从率和疗效。受试者按 2:1 随机分配至治疗组或对照组，受试者、照护者及关键评估者设盲。设备在 6 个月治疗阶段每天使用 60 分钟，随后进行一个月安全性随访。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：阿尔茨海默病、认知障碍、轻度认知障碍、阿尔茨海默型痴呆、轻度痴呆、阿尔茨海默型痴呆、阿尔茨海默型痴呆、痴呆。Overture 研究（CA-0005）是一项 I/II 期随机、对照、单盲多中心临床试验，使用 GammaSense Stimulation 设备，在 55 岁及以上、轻度至中度认知障碍（MMSE 14-26）的受试者中研究安全性、依从率和疗效。通过筛选的受试者将被随机分组（治疗组与对照组比例为 2:1）。受试者及其照护者将对随机分组设盲，各中心的关键评估者也将设盲。在 6 个月治疗阶段，设备将每天使用 60 分钟，随后进行一个月的安全性随访访视。
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer Disease、Cognitive Impairment、Mild Cognitive Impairment、Dementia Alzheimers、Dementia, Mild、Dementia, Alzheimer Type、Dementia of Alzheimer Type、Dementia、Cognitive Impairment, Mild、Cognitive Decline。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/NCT03556280
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03556280
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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、认知障碍、轻度认知障碍、阿尔茨海默型痴呆、轻度痴呆、阿尔茨海默型痴呆、阿尔茨海默型痴呆、痴呆。Overture研究（CA-0005）是一项I/II期随机、对照、单盲、多中心临床试验，使用GammaSense刺激装置，旨在研究其在中度至轻度认知障碍（MMSE 14-26）且年龄55岁及以上受试者中的安全性、依从率及疗效。通过筛选的受试者将按2：1的比例随机分配至治疗组与对照组。受试者及其护理人员以及各中心的主要评估者将对随机分组情况保持盲态。在为期6个月的治疗阶段，该装置将每日使用60分钟，随后进行为期一个月的安全性随访访问。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
