OPM-MEG在非免疫与免疫介导神经系统疾病中的应用
研究为为期8年的横断面与观察性队列研究,使用OPM-MEG、MEG、MRI和神经心理学测试,招募2-15岁儿童及青少年。纵向队列每组25人共50人,横断面队列25人

基本信息
资源简介
OPM-MEG在非免疫与免疫介导神经系统疾病中的应用
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非免疫与免疫介导的神经系统疾病,涵盖Autoimmune Encephalitis (AE)、Acute Disseminated Encephalomyelitis和Multiple Sclerosis。研究为为期8年的横断面与观察性队列研究,使用OPM-MEG、MEG、MRI和神经心理学测试,招募2-15岁儿童及青少年。纵向队列每组25人共50人,横断面队列25人。数据可用于神经系统疾病的影像与神经心理特征分析,支持疾病预测与队列研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Autoimmune Encephalitis (AE)、Acute Disseminated Encephalomyelitis、Multiple Sclerosis。本研究是一项为期8年的横断面和观察性队列研究,涉及使用OPM-MEG、MEG、MRI和神经心理学测试,研究基地位于英国伯明翰的Aston Institute of Health and Neurodevelopment。年龄在2-15岁之间、患有免疫和非免疫介导神经系统疾病的儿童和青少年将从当地(Birmingham Children's Hospital)以及伦敦和曼彻斯特招募。纵向队列(每组n=25,总计n=50)将是诊断后9个月内患有免疫和非免疫介导神经系统疾病的患者。他们将被邀请进行3次研究访视(研究访视1、2和3)。横断面队列(n=25)将是诊断后至少18个月的免疫介导神经系统疾病患者。他们将被邀请进行1次研究访视(Stu
【主题与分类】
主题标签:Autoimmune Encephalitis (AE)、Acute Disseminated Encephalomyelitis、Multiple Sclerosis。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07689682
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07689682
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:自身免疫性脑炎(AE)、急性播散性脑脊髓炎、多发性硬化。本研究是一项为期8年的横断面和观察性队列研究,涉及使用OPM-MEG、MEG、MRI和神经心理学测试,研究基地设于英国伯明翰阿斯顿健康与神经发育研究所。年龄在2至15岁之间、患有免疫介导和非免疫介导神经系统疾病的儿童和青少年将从当地(伯明翰儿童医院)以及伦敦和曼彻斯特招募。纵向队列(每组n=25,总计n=50)将为确诊后9个月内患有免疫介导和非免疫介导神经系统疾病的患者。他们将被邀请参加3次研究访视(研究访视1、2和3)。横断面队列(n=25)将为确诊后至少18个月的免疫介导神经系统疾病患者。他们将被邀请参加一次研究访视(研究访视1)。研究访视:在研究访视1(基线)时,参与者将接受OPM-MEG、MEG和MRI检查,以及神经心理学测试和问卷填写。总耗时5小时。该访视可在2周时间窗内拆分为2次访视。
在研究访视2(2年)和访视3(5年)时,参与者将接受OPM-MEG、MEG和MRI检查,并完成问卷。总共耗时3小时。来自西米德兰兹郡以外的参与者将获得研究访视期间的过夜住宿安排。欢迎参与者在每次/任何研究访视期间根据需要多次休息。预计休息时间为15分钟至1小时。当天将为参与者提供茶点,并将在访视前提前询问是否有任何过敏情况。IHN所在的阿斯顿大学也设有Tesco、Greggs和Costa Coffee等餐饮店。除研究团队外,另一位成年人可以在研究记录期间在场。
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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