裸盖菇素强化认知训练的神经可塑性增强研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题标签为 Alzheimer's Disease

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clinicaltrials
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医学影像回归Alzheimer's Disease
Neuroplasticity Enhancement From Cognitive Training Reinforced by Psilocybin

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

裸盖菇素强化认知训练的神经可塑性增强研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题标签为 Alzheimer's Disease。研究为随机、开放标签、平行组双臂临床试验,旨在评估裸盖菇素能否增强认知训练对正常认知老年人和早期阿尔茨海默病患者的神经可塑性与认知获益。参与者随机接受两次口服 25 mg 裸盖菇素(间隔两周)加四周认知训练,或仅接受四周认知训练。主要结局为首次裸盖菇素给药或认知训练开始后四周的神经可塑性复合评分(NPCS)较基线的变化,次要结局包括安全性与耐受性、TabCAT、RBANS 及自传体记忆的认知表现(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病。研究描述:一项随机、开放标签、平行组临床试验,设两个组,旨在评估裸盖菇素是否能增强认知训练对两类人群的神经可塑性和认知益处:认知正常的老年人和早期阿尔茨海默病(AD)患者。两类人群的参与者将被随机分配接受两次口服25 mg裸盖菇素(间隔两周给药)加为期四周的认知训练,或仅接受为期四周的认知训练。主要结局将是首次裸盖菇素给药或认知训练开始后四周评估的新型神经可塑性综合评分(NPCS)较基线的变化。次要结局包括安全性和耐受性评估、TabCAT、RBANS和自传体记忆的认知表现、心理幸福感、生活质量和睡眠。其他结局将包括MRI/fMRI/MRS对神经可塑性、脑网络连接和神经化学的测量;睡眠期间EEG;以及血浆和血浆细胞外囊泡(EV)相关的突触完整性、血清素能传递、神经退行性变、线粒体功能和炎症生物标志物。筛选将包括临床和认知评估、自杀意念和行为评估、AD病理的生物标志物确认、神经影像学资格筛查,以及代谢、肝脏和肾脏功能的实验室检查。尿液药物筛查将确认无违禁物质,有生育能力的女性参与者需进行尿妊娠试验。通过在多个层面同时评估认知和脑功能与结构,本研究将为裸盖菇素促进神经可塑性、增强认知、改善情绪健康并减轻衰老和AD中神经退行性过程的潜力提供概念验证。此外,纳入研究不足的老年

【主题与分类】

主题标签: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/NCT07721467

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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:阿尔茨海默病。研究描述:一项随机、开放标签、平行组临床试验,分为两组,旨在评估裸盖菇素是否能增强认知训练对两类人群的神经可塑性和认知益处:认知正常的老年人和早期阿尔茨海默病(AD)患者。两组人群的参与者将被随机分配接受两次口服25毫克裸盖菇素(间隔两周给药)加为期四周的认知训练,或仅接受为期四周的认知训练。主要结局将是首次裸盖菇素给药或认知训练开始后四周评估的新型神经可塑性综合评分(NPCS)相对于基线的变化。次要结局包括安全性和耐受性评估、TabCAT、RBANS和自传体记忆的认知表现、心理幸福感、生活质量和睡眠。

其他结局指标将包括MRI/fMRI/MRS对神经可塑性、脑网络连接和神经化学的测量;睡眠期间的EEG;以及血浆和血浆细胞外囊泡(EV)相关的突触完整性、血清素能传递、神经退行性变、线粒体功能和炎症生物标志物。筛选将包括临床和认知评估、自杀意念和行为评估、AD病理的生物标志物确认、神经影像学资格筛查,以及代谢、肝脏和肾脏功能的实验室检测。尿液药物筛查将确认无违禁物质,有生育能力的女性参与者需进行尿妊娠试验。通过在多个层面同时评估认知和脑功能与结构,本研究将为裸盖菇素促进神经可塑性、增强认知、改善情绪健康以及减缓衰老和AD中神经退行性过程的潜力提供概念验证。此外,纳入研究不足的老年

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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