口颊黏膜给药的催产素与加压素对情绪面孔注意的调节

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为口颊黏膜给药的催产素(OT)与精氨酸加压素(AVP)对情绪面孔注意的调节

University of Electronic Science and Technology of ChinaUniversity of Electronic Science and Technology of China
clinicaltrials
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医学影像Healhty
Oromucosal Oxytocin and Vasopressin Modulation of Emotional Face Attention

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

口颊黏膜给药的催产素与加压素对情绪面孔注意的调节

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为口颊黏膜给药的催产素(OT)与精氨酸加压素(AVP)对情绪面孔注意的调节。研究在健康成人中采用随机、安慰剂对照、双盲、被试间设计,通过冻干口颊黏膜棒棒糖给予 24 IU OT、24 IU AVP 或安慰剂,在同一情绪注意范式中考察行为与神经反应。数据可用于研究神经肽对社会与情绪加工中自上而下和自下而上注意的影响,以及不同给药途径下行为效应与神经反应模式的异同(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Healhty。催产素(OT)和精氨酸加压素(AVP)是参与社会与情绪加工的神经肽。既往研究表明,鼻内 OT 可调节对情绪面孔的自上而下和自下而上的注意。其他研究也提示,OT 和 AVP 对社会注意可能产生重叠且不同的效应。此外,新出现的证据表明,口颊黏膜和鼻内 OT 给药可能产生相似的行为效应,但神经反应模式不同。因此,本研究通过在同一情绪注意范式中考察口颊黏膜给药的 OT 和 AVP 的行为和神经效应,扩展了既往工作。在一项随机、安慰剂对照、双盲、被试间设计中,健康成人将通过冻干口颊黏膜棒棒糖接受 24 IU OT、24 IU AVP 或安慰剂(PLC)。Participant

【主题与分类】

主题标签:Healhty。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07838493

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    • 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。

数据说明

状况:健康。催产素(OT)和精氨酸加压素(AVP)是参与社会与情绪加工的神经肽。既往研究表明,经鼻给予OT可调节对情绪面孔的自上而下和自下而上的注意。其他研究也提示,OT和AVP对社会注意可能产生既有重叠又有差异的效应。此外,新出现的证据表明,经口腔黏膜和经鼻给予OT可能产生相似的行为效应,但神经反应模式不同。因此,本研究通过在同一个情绪注意范式中考察经口腔黏膜给予的OT和AVP的行为与神经效应,扩展了既往研究。在一项随机、安慰剂对照、双盲、被试间设计中,健康成人将通过冻干口腔黏膜棒棒糖接受24 IU OT、24 IU AVP或安慰剂(PLC)。参与者将让药物经口腔黏膜吸收约5分钟,随后休息30分钟,并在fMRI扫描前进行治疗后血液采样。

为控制潜在的混杂效应和个体差异,参与者将在治疗给药前完成自闭症谱系商数、状态-特质焦虑量表、贝克抑郁量表和多伦多述情障碍量表。当前情感状态将采用正性负性情绪量表(PANAS)在三个时间点进行评估:到达实验室时、扫描任务开始时以及扫描完成后。在fMRI期间,参与者将完成情绪面孔注意任务,以评估高、低注意负荷下的自上而下和自下而上加工。将测量反应时、反应准确性、任务诱发的BOLD信号以及外周神经肽水平,以刻画OT和AVP对情绪注意影响的相似性和差异。

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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