数据集:弥散张量成像揭示闭锁综合征患者弥漫性白质损伤

闭锁综合征(LIS)是一种四肢瘫痪并构音不能但意识保留的状态,通常由脑桥腹侧病变后特定白质纤维束的中断所引发。然而,局灶性病变对全脑白质微结构和结构连接通路的影响仍不清楚

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医学影像回归神经系统疾病闭锁综合征弥散张量成像DT-MRI白质纤维束脑桥腹侧损伤结构连接
Data from:  Diffusion tensor imaging reveals diffuse white matter injuries in locked-in syndrome patients

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000218262 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

数据集:弥散张量成像揭示闭锁综合征患者弥漫性白质损伤

该数据集围绕闭锁综合征(locked-in syndrome, LIS)患者的脑白质微结构改变展开,来源于一项利用弥散张量磁共振成像(DT-MRI)与基于纤维束的统计分析开展的研究。闭锁综合征通常表现为四肢瘫痪与构音不能,但意识保留,多由脑桥腹侧病变后特定白质纤维束中断所引发。该研究关注局灶性病变对全脑白质微结构及结构连接通路的整体影响,纳入连续七例伴有脑桥腹侧损伤、但形态学MRI未检出明显幕上病变的闭锁综合征患者,并在疾病急性期进行成像。数据集由Dryad机构发布,采用Creative Commons Zero v1.0 Universal许可,发布时间为2019年,属于神经系统疾病领域的影像与相关统计数据资源。

【数据集背景】

闭锁综合征是一种意识保留但运动输出严重受损的临床状态,患者表现为四肢瘫痪和构音不能。其典型触发机制是脑桥腹侧病变导致特定白质纤维束中断。然而,局灶性病变如何影响全脑白质微结构以及结构连接通路,仍缺乏明确认识。该数据集所对应的研究正是针对这一问题,采用弥散张量磁共振成像和基于纤维束的统计方法,对全脑白质纤维束进行表征,以观察闭锁综合征患者在白质层面的整体改变。研究对象为连续七例闭锁综合征患者,这些患者均存在脑桥腹侧损伤,而形态学MRI未发现明显的幕上病变。成像在疾病急性期完成,即事故发生后的26 ± 13天。

【数据内容】

该数据集的内容与利用DT-MRI衍生的指标定量评估全局白质改变有关。研究使用弥散张量磁共振成像和基于纤维束的统计方法,对全脑白质纤维束进行刻画。源站描述提到,几乎所有纤维的弥散系数Z分数均降低。除这一信息外,源站未提供关于数据文件具体类型、变量结构、受试者层级记录、图像数量或统计表格的进一步说明。数据集标题强调“扩散张量成像揭示闭锁综合征患者弥漫性白质损伤”,因此其核心内容应围绕DT-MRI指标及白质纤维束统计结果展开,但具体数据组织方式、文件命名、字段含义等细节,源站未提供。

【采集与来源】

数据采集依托弥散张量磁共振成像(DT-MRI)和基于纤维束的统计分析。研究对象为七例连续的闭锁综合征患者,均伴有脑桥腹侧损伤,且形态学MRI未检测到显著的幕上病变。成像时间处于疾病急性期,为事故发生后的26 ± 13天。数据来源站为doi.org,发布机构为Dryad。作者包括Leonard, Mylène L.、Renard, Felix R.、Harsan, Laura H.、Pottecher, Julien P.、Braun, Marc B.、Schneider, Francis S.、Froehlig, Pierre F.、Blanc, Frédéric B.、Roquet, Daniel R.、Achard, Sophie A.、Meyer, Nicolas。发布时间为2019年。除上述信息外,源站未提供关于扫描设备型号、场强、序列参数、图像预处理流程或伦理审批细节的更多内容。

【适用场景】

该数据集适用于与闭锁综合征、脑桥腹侧损伤、脑白质微结构改变及结构连接通路相关的研究场景。具体而言,可用于探索局灶性病变对全脑白质纤维束的影响,分析DT-MRI衍生指标在急性期的变化,以及开展基于纤维束的统计分析。由于数据涉及意识保留但运动输出严重受损的患者群体,也可用于神经系统疾病影像学与临床表型之间的关联研究。此外,该数据集可用于方法学层面的参考,例如弥散张量指标Z分数的应用、全脑白质 tracts 的表征思路等。但需注意,源站未提供关于数据可迁移性、跨中心适用性或特定分析软件兼容性的说明,因此实际适用场景应严格限定在源站描述所覆盖的范围内。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法说明,包括但不限于数据下载后的读取方式、预处理步骤、统计分析代码、感兴趣区定义、纤维束追踪参数或结果复现流程。由于数据集涉及DT-MRI衍生指标和基于纤维束的统计,潜在使用者可能需要具备弥散张量成像数据处理与白质纤维束分析的相关背景。但源站未提供任何操作指南、脚本或教程,因此无法依据现有信息给出具体使用步骤。若需使用该数据集,建议参考源站页面及其关联研究论文以获取进一步说明,但本描述不能补充源站未提供的内容。

【质量与限制】

该数据集对应的研究样本量为七例连续闭锁综合征患者,成像时间处于急性期,即事故后26 ± 13天。研究采用DT-MRI和基于纤维束的统计方法,源站描述指出几乎所有纤维的弥散系数Z分数均降低。这些信息提示数据可能反映急性期全脑白质改变,但源站未提供关于数据完整性、缺失值、图像质量评估、运动伪影控制、重复测量或外部验证的详细信息。此外,源站未说明是否存在对照组、样本量是否足以支持广泛推断,也未提供关于统计模型假设或混杂因素控制的内容。因此,在解释和使用该数据集时,应关注其样本规模、急性期成像特点以及源站未提供质量评估细节等限制。

【引用与许可】

该数据集采用Creative Commons Zero v1.0 Universal许可,意味着在符合该许可条款的前提下,可对数据进行使用、共享和改编。发布机构为Dryad,来源站为doi.org,发布时间为2019年。引用时需依据源站标题“Data from: Diffusion tensor imaging reveals diffuse white matter injuries in locked-in syndrome patients”以及作者信息进行规范著录。作者包括Leonard, Mylène L.、Renard, Felix R.、Harsan, Laura H.、Pottecher, Julien P.、Braun, Marc B.、Schneider, Francis S.、Froehlig, Pierre F.、Blanc, Frédéric B.、Roquet, Daniel R.、Achard, Sophie A.、Meyer, Nicolas。除上述许可与引用要素外,源站未提供关于数据使用限制、商业用途规定或额外授权要求的更多说明。

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.5061/dryad.6j2c875

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据集大小约 218.3 KB。

数据说明

闭锁综合征(LIS)是一种四肢瘫痪和构音障碍但意识保留的状态,通常由脑桥腹侧病变后特定白质纤维束的中断所引发。然而,局灶性病变对全脑白质微结构和结构连接通路的影响仍不清楚。我们使用弥散张量磁共振成像(DT-MRI)和基于纤维束的统计方法,对7例连续性LIS患者的全白质纤维束进行了特征分析,这些患者均有脑桥腹侧损伤,但形态学MRI未检测到明显的幕上病变。成像在疾病急性期进行(事故后26 ± 13天)。DT-MRI衍生的指标用于定量评估整体白质改变。在所有LIS患者中,几乎所有纤维束的弥散系数Z分数均降低,幕下和幕上区域均存在弥漫性白质改变。

采用两个多维高斯分布的混合模型进行拟合,以对两组研究中的白质纤维束进行聚类:损伤最轻(第1组)和损伤最重(第2组)的白质纤维束。最严重的损伤出现在穿过导致LIS的病灶的路径上:左右内侧丘系(分别有98.4%和97.9%的概率属于第2组)、左右小脑上脚(69.3%和45.7%的概率)以及左右皮质脊髓束(20.6%和46.5%的概率)。该方法揭示了LIS急性期白质纤维束的广泛受损,这可能是认知缺陷的潜在基础。

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。

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