阿尔茨海默病认知增强的神经刺激研究
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为阿尔茨海默病认知增强的神经刺激研究,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病认知增强的神经刺激研究
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为阿尔茨海默病认知增强的神经刺激研究,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类。源站描述指出,阿尔茨海默病以认知衰退为特征,目前尚无治愈方法,5 种 FDA 批准药物的疗效有限。该随机对照试验将评估为期 6 个月的居家低风险神经刺激能否改善轻中度 AD 患者的认知表现和症状,主要目标为确定 6 个月主动 tDCS 或伪刺激产生的效应。数据可用于阿尔茨海默病与痴呆相关主题的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阿尔茨海默病、痴呆。阿尔茨海默病(AD)的标志性特征是认知衰退,并伴有各种相关症状和体征。遗憾的是,目前尚无治愈AD的方法。现有治疗方法,包括5种经FDA批准的药物,在减缓AD患者病理进展或控制认知衰退症状和体征方面疗效有限。鉴于AD的高负担和高成本以及治疗局限性,开发新的AD治疗方法对患者、家庭、医疗服务提供者和社会都至关重要。这项随机对照试验将确定在家中进行的创新性、低风险神经刺激治疗6个月是否能改善轻中度AD患者的认知表现和症状。主要目的是确定在家庭环境中对背外侧前额叶皮层(DLPFC)进行6个月主动tDCS或假刺激对轻中度AD患者(n=100)整体认知表现(通过ADAS-Cog测试评估——主要结局指标)的影响,其次评估对执行控制/空间选择性注意(Eriksen Flanker测试)、抑郁情绪(老年抑郁量表)、生活质量(阿尔茨海默病生活质量问卷)以及患者对设备和操作满意度的作用(神经刺激用户调查)。研究者还旨在通过功能磁共振成像(fMRI;静息态和执行功能任务期间)、弥散加权成像(DWI)以及基于多变量协方差的分析方法,确定研究干预引起的功能性和结构性脑连接/网络变化。最后,研究者旨在考察干预期结束后长达3个月内tDCS行为效应和神经可塑性效应的时间特征(持久性)。干预将包括远程监督下在背外侧前额叶区域进行主动tDCS刺激和假tDCS刺激。
【主题与分类】
主题标签:Alzheimer Disease、Dementia。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/NCT04404153
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04404153
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- 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、痴呆。阿尔茨海默病(AD)的标志性特征是认知衰退,并伴有多种相关症状和体征。遗憾的是,目前尚无治愈AD的方法。现有治疗方法,包括5种经FDA批准的药物,在延缓病理进展或控制AD患者认知衰退的症状和体征方面疗效有限。鉴于AD的高负担和高成本以及治疗局限性,开发新的AD治疗方法对患者、家庭、医疗服务提供者和社会都至关重要。这项随机对照试验将确定为期6个月的创新、低风险的家庭神经刺激是否能改善轻至中度AD患者的认知表现和症状。
主要目标是确定在家庭环境中对背外侧前额叶皮层(DLPFC)进行为期6个月的活性tDCS或假刺激对轻至中度阿尔茨海默病(AD)患者(n=100)整体认知功能(通过ADAS-Cog测试评估——主要结局指标)的影响,其次评估其对执行控制/空间选择性注意(Eriksen Flanker测试)、抑郁情绪(老年抑郁量表)、生活质量(阿尔茨海默病生活质量问卷)以及患者对设备和操作程序的满意度(神经刺激用户调查)的影响。研究者还旨在利用功能磁共振成像(fMRI;静息态和执行功能任务期间)、弥散加权成像(DWI)以及基于多变量协方差的分析方法,确定研究干预引起的功能性和结构性脑连接/网络变化。最后,研究者旨在考察tDCS行为效应和神经可塑性效应在干预期结束后长达3个月的时间特征(持久性)。
干预将包括在背外侧前额叶皮层区域进行远程监督下的主动经颅直流电刺激和假经颅直流电刺激。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




