轻度甲状腺毒症对工作记忆任务表现及脑激活影响的数据
该数据集来自一项研究,评估轻度诱导的甲状腺毒症对工作记忆及其神经相关性的影响。29名甲状腺状态正常的健康男性受试者参与,在连续八周每日摄入250 μg L-thyroxin前后,分别进行n-back工作记忆任务的功能MRI扫描及神经心理学测试

基本信息
资源简介
轻度甲状腺毒症对工作记忆任务表现及脑激活影响的数据
Data from: Effect of mild thyrotoxicosis on performance and brain activations in a working memory task
该数据集来自一项研究,评估轻度诱导的甲状腺毒症对工作记忆及其神经相关性的影响。29名甲状腺状态正常的健康男性受试者参与,在连续八周每日摄入250 μg L-thyroxin前后,分别进行n-back工作记忆任务的功能MRI扫描及神经心理学测试。结果显示,在甲状腺功能亢进状态下,受试者在0-back任务中反应时间更慢但准确率更高,而在较难的n-back条件下两种状态差异较少。fMRI在旁海马回、辅助运动区等区域显示出难度效应。数据可用于研究工作记忆的神经机制及甲状腺激素对认知功能的影响(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:甲状腺激素水平紊乱与神经精神疾病相关,包括记忆障碍。本研究旨在评估轻度诱导的甲状腺毒症对工作记忆及其神经相关性的影响。方法:29名甲状腺状态正常的健康男性受试者参与研究。在连续八周每日摄入250 μg L-thyroxin前后,分别在工作记忆任务(n-back任务)期间采集功能MRI。此外,还进行了神经心理学测试。结果:在甲状腺功能亢进状态下,受试者在记忆任务的0-back版本中表现出更慢的反应时间,但准确率更高。在较难的n-back任务条件下,甲状腺功能正常状态与甲状腺功能亢进状态之间的差异较少。fMRI显示难度效应出现在旁海马回、辅助运
【主题与分类】
主题标签:n-back task、Working memory、Hyperthyroidism、Functional magnetic resonance imaging。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.85vn2
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 178.1 MB。
数据说明
目的:甲状腺激素水平紊乱与神经精神疾病相关,包括记忆障碍。本研究旨在评估轻度诱导的甲状腺毒症对工作记忆及其神经相关因素的影响。方法:29名甲状腺状态正常的健康男性受试者参与了研究。在连续八周每天摄入250微克左甲状腺素之前和之后,受试者在执行工作记忆任务(n-back任务)时接受了功能性MRI扫描。此外,还进行了神经心理学测试。结果:在甲状腺功能亢进状态下,受试者在记忆任务的0-back版本中表现出较慢的反应时间,但准确率更高。在n-back任务中较难的条件下,甲状腺功能正常状态与甲状腺功能亢进状态之间的差异较少。功能性MRI显示,难度效应涉及海马旁回、辅助运动区、前额叶皮层、前扣带回皮层、小脑后部、罗兰多盖和岛叶(p<0.05,FWE校正)。
在比较甲状腺功能正常与甲状腺功能亢进状态下任务诱导的激活时,发现右侧前额叶皮层以及右侧海马旁回的激活存在差异。在心理评估中,注意网络任务(ANT)中的警觉效应以及听觉词语学习测验(AVLT)五项参数中的四项,均显示出从甲状腺功能正常状态到甲状腺功能亢进状态的增加。结论:可以得出结论,即使短期摄入甲状腺激素,也会导致与工作记忆相关的大脑区域激活,并提高工作记忆任务的准确性。
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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