原发性胆汁性胆管炎伴疲劳患者抑郁症状与选择性认知缺陷但注意力表现及脑结构正常的数据
该数据集来自一项病例对照脑磁共振成像研究,纳入20名女性原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者与20名年龄匹配的女性对照,评估疲劳、心理症状、认知与注意力表现,并将白质和灰质变化与认知及注意力表现进行相关分析

基本信息
资源简介
原发性胆汁性胆管炎伴疲劳患者抑郁症状与选择性认知缺陷但注意力表现及脑结构正常的数据
Data from: Patients with primary biliary cholangitis and fatigue present with depressive symptoms and selected cognitive deficits, but with normal attention performance and brain structure
该数据集来自一项病例对照脑磁共振成像研究,纳入20名女性原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者与20名年龄匹配的女性对照,评估疲劳、心理症状、认知与注意力表现,并将白质和灰质变化与认知及注意力表现进行相关分析。数据可用于探究PBC患者疲劳是否伴随脑结构异常,以及疲劳与抑郁症状、选择性认知缺陷、注意力表现之间的关系,适合开展分类或相关性分析研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:在原发性胆汁性胆管炎(PBC)中,疲劳是一项病因未知的主要临床挑战。既往研究通过证明PBC中的疲劳与认知表现受损相关,指出了PBC中疲劳可能基于脑异常的可能性。然而,伴有疲劳的PBC患者是否存在脑结构改变尚不清楚。因此,为评估脑结构异常在受疲劳严重影响PBC患者中的作用,我们进行了一项病例对照脑磁共振成像(cMRI)研究,并将白质和灰质脑改变与认知及注意力表现进行相关分析。方法:本研究检查了20名女性PBC患者和20名年龄匹配的女性对照。疲劳、心理症状、认知与注意力表现的评估包括临床问
【主题与分类】
主题标签:Material fatigue、Attention、Voxel-based morphometry、Reaction time、Vigilance (psychology)、Cognitive impairment、Diffusion tensor 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.2f6m7
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.2f6m7
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- 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:
数据集大小约 2.78 GB。
数据说明
背景:在原发性胆汁性胆管炎(PBC)中,疲劳是一项病因未知的主要临床挑战。既往研究通过证明PBC患者的疲劳与认知功能受损相关,指出了PBC疲劳可能存在的脑部异常基础。然而,伴有疲劳的PBC患者是否存在脑结构改变尚不清楚。因此,为评估脑结构异常在受疲劳严重影响PBC患者中的作用,我们开展了一项病例对照脑磁共振成像(cMRI)研究,并将脑白质和灰质的改变与认知及注意力表现进行了相关性分析。方法:本研究共纳入20例女性PBC患者和20例年龄匹配的女性对照者。疲劳、心理症状、认知及注意力表现的评估包括临床问卷、标准化认知测试以及计算机化注意力表现测试组合。采用3特斯拉扫描仪获取T1加权cMRI和弥散张量成像(DTI)扫描。通过基于体素的形态学分析(VBM)和DTI分析来探究脑结构改变。
结果与认知和注意力表现相关。结果:与健康对照组相比,PBC患者的疲劳水平及相关心理症状显著更高。除言语流畅性受损外,PBC队列中未发现认知或注意力缺陷。VBM和DTI分析显示,PBC队列既无重大脑结构异常,也与认知和注意力表现无相关性。结论:尽管疲劳负担沉重且存在选择性认知缺陷,PBC患者的注意力表现似乎与健康人群相当。由于伴有疲劳的PBC患者似乎不存在脑结构改变,PBC中的疲劳必须被视为纯功能性的。未来研究应评估
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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