使用[18F]-PI-2620的FTLD和非典型阿尔茨海默病PET Tau蛋白积聚成像

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项针对额颞叶变性、阿尔茨海默病及认知正常人群的[18F]-PI-2620 PET Tau蛋白积聚成像研究

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
浏览 13
医学影像分类Frontotemporal Lobar DegenerationAlzheimer DiseaseCognitively Normal
PET Imaging Tau Accumulation in FTLD and Atypical Alzheimer's Using [18F]-PI-2620

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

使用[18F]-PI-2620的FTLD和非典型阿尔茨海默病PET Tau蛋白积聚成像

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项针对额颞叶变性、阿尔茨海默病及认知正常人群的[18F]-PI-2620 PET Tau蛋白积聚成像研究。研究要求所有参与者同时入组UNICORN(宾夕法尼亚大学神经退行性疾病集中观察研究资源库),后者收集脑影像、临床与神经心理评估、生物标志物检测及基因检测的横断面与纵向数据。该数据可用于神经退行性疾病的影像特征分析、Tau蛋白积聚模式比较及疾病分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:额颞叶变性、阿尔茨海默病、认知正常。本研究是IRB# 842873“宾夕法尼亚大学神经退行性疾病集中观察研究资源库”(UNICORN)的伴随成像研究。本研究的所有参与者必须同时入组UNICORN。UNICORN是一项观察性研究,旨在收集和存储来自脑成像、临床和神经心理评估、生物标志物检测以及基因检测的参与者的横断面和纵向数据,以改进对多种神经退行性疾病的临床评估和基础科学理解。UNICORN队列包括神经退行性疾病患者,这些患者已由宾夕法尼亚大学认知神经病学诊所的训练有素的神经科医生根据已发表的临床研究诊断标准进行评估,并在

【主题与分类】

主题标签:Frontotemporal Lobar Degeneration、Alzheimer Disease、Cognitively Normal。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/NCT05456503

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    • 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:额颞叶变性、阿尔茨海默病、认知正常。本研究是IRB# 842873“宾夕法尼亚大学神经退行性疾病集中观察研究资源库”(UNICORN)的配套影像学研究。本研究的所有参与者必须同时加入UNICORN。UNICORN是一项观察性研究,旨在收集和存储参与者的脑影像、临床和神经心理评估、生物标志物检测以及基因检测的横断面和纵向数据,以改进对多种神经退行性疾病的临床评估和基础科学认识。UNICORN队列包括由宾夕法尼亚大学认知神经病学诊所经过培训的神经科医生根据已发表的临床研究诊断标准进行评估,并在每周多学科共识会议上进行审查的神经退行性疾病患者;以及从普通社区或参与研究的患者的照护者/亲属中招募的认知正常个体。

作为UNICORN研究的一部分,参与者被要求定期(通常每年一次)接受磁共振成像(MRI)以及临床/神经心理学评估。所有参与者的生物样本可能接受研究性基因检测分析。这些分析的结果被视为研究性质,因此仅用于研究目的。UNICORN参与者还被要求接受一次性腰椎穿刺,以评估脑脊液蛋白水平,包括淀粉样蛋白-β1-42,这是阿尔茨海默病(AD)神经病理改变的既定生物标志物。作为评估淀粉样蛋白状态的替代方法,部分UNICORN参与者可能先前已在#824869方案下接受过[18F]氟比他班淀粉样蛋白PET扫描。检测淀粉样蛋白的操作也可以是为临床目的进行的腰椎穿刺,或为临床或研究目的进行的淀粉样蛋白PET扫描。参与者将根据

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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