阿尔茨海默病患者颈部LVA前瞻性单臂安全性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07458620

标准获取流程：

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数据说明

疾病：阿尔茨海默病（AD）。正式标题：颈淋巴管静脉吻合术（LVA）治疗阿尔茨海默病患者的前瞻性单臂安全性研究。科学依据：阿尔茨海默病（AD）等神经退行性疾病的特征是淀粉样蛋白β（Amyloid-beta）和Tau等蛋白质的错误折叠与积聚。类淋巴系统和脑膜淋巴系统是将这些代谢废物从中枢神经系统清除至颈部深淋巴结的主要通路。本研究探讨通过超显微外科淋巴管静脉吻合术（LVA）增强该引流能否减轻颅内蛋白质负荷及全身氧化应激。研究设计与干预：这是一项前瞻性单臂安全性研究。参与者接受双侧颈部LVA。术中采用吲哚菁绿（ICG）荧光淋巴造影进行导航，识别颈部淋巴管并将其与邻近小静脉吻合，以促进淋巴液引流至静脉循环。

安全性监测与数据完整性 主要安全性终点：本研究将安全性定义为术后第一个月内严重不良事件（SAE）发生率≤10%。事件采用CTCAE v5.0进行分级。独立监督：为确保客观性，认知与行为评估（包括MMSE、CDR和CASI）由非核心研究团队成员的心理学家进行。外部审计：已委托独立的临床研究组织（CRO）进行四次定期审计，以核实数据准确性和GCP合规性。探索性目标 本研究将追踪以下指标的纵向变化：体液生物标志物：基线、1、6和12个月时血浆Amyloid-beta 40/42、p-Tau 217、GFAP和Nf-L水平。神经影像：基线和12个月时进行Amyloid-PET和FDG-PET扫描，以评估蛋白沉积和代谢活动。临床结局：术后基线至6个月时认知评分（CDR、MMSE、CASI、NPI）的变化。

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。