网络引导个体化TMS治疗阿尔茨海默病BPSD:双盲随机对照试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦网络引导的个体化经颅磁刺激(TMS)治疗阿尔茨海默病行为与心理症状(BPSD)的双盲随机对照试验

Anhui Medical UniversityAnhui Medical University
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Transcranial Magnetic StimulationIndividualized Navigation
Network-Guided Individualized TMS for BPSD in Alzheimer's Disease: A Double-blind Randomized Controlled Trial

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

网络引导个体化TMS治疗阿尔茨海默病BPSD:双盲随机对照试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦网络引导的个体化经颅磁刺激(TMS)治疗阿尔茨海默病行为与心理症状(BPSD)的双盲随机对照试验。所有参与者在重复经颅磁刺激(rTMS)前后接受体格检查与常规实验室检查等医学评估,符合条件并签署知情同意后完成认知评估,并在安徽医科大学第一附属医院接受rTMS治疗。参与者通过随机数字表被随机分配至真rTMS组或假rTMS组,个体化刺激靶点依据参与者自身磁共振成像数据与预定义的BPSD网络确定。数据可用于评估个体化导航rTMS对BPSD的干预效果(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:经颅磁刺激、阿尔茨海默病行为与心理症状、个体化导航。所有参与者在重复经颅磁刺激(rTMS)前后将接受一系列医学评估,包括体格检查和常规实验室检查。在符合入选标准并提供书面知情同意后,每位参与者将完成认知评估并在安徽医科大学第一附属医院接受rTMS治疗。符合条件的参与者将使用随机数字表被随机分配到真rTMS组或假rTMS组。每位参与者的个体化刺激靶点将根据参与者自身的磁共振成像数据和预定义的BPSD网络确定。随后参与者将接受真或假rTMS。

【主题与分类】

主题标签:Transcranial Magnetic Stimulation、Individualized Navigation。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/NCT07692542

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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:经颅磁刺激、阿尔茨海默病的行为和心理症状、个体化导航。所有参与者在接受重复经颅磁刺激(rTMS)前后都将进行一系列医学评估,包括体格检查和常规实验室检查。符合入选标准并提供书面知情同意后,每位参与者将在安徽医科大学第一附属医院完成认知评估并接受rTMS治疗。符合条件的参与者将使用随机数字表随机分配到真实rTMS组或假rTMS组。每位参与者的个体化刺激靶点将根据参与者自身的磁共振成像数据和预定义的BPSD网络确定。随后,参与者将接受为期两周的真实或假rTMS治疗。假刺激将使用假线圈进行。除刺激线圈外,两组之间的所有实验程序将完全相同。

基于统计功效为0.80、效应量为0.98、双侧显著性水平为0.05以及预计10%的脱落率,最终样本量将为每组20名参与者。这是一项双盲研究,参与者和临床评估者均对分组分配设盲。只有一名负责随机化的研究人员可以访问分配列表。每位参与者将接受为期14天的rTMS治疗。治疗前,由一名经过培训的研究人员实施认知评估和神经心理测试。主要结局指标为神经精神科问卷(NPI)的总分。次要评估将包括认知功能测量,包括ADAS-Cog、MoCA、MMSE、DST、Stroop测验、BNT-30、VFT和CDT;记忆功能通过CAVLT评估;情绪症状通过HAMA和HAMD评估;以及治疗耐受性。所有评估将在两天内完成。参与者还将接受多模态MRI和脑电图(EEG)检查。

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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