Varenicline联合加速经颅磁刺激(TMS)戒烟(试点研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项为期9个月、随机平行设计、双盲、2臂临床试验的元数据,研究circuit-targeted TMS与varenicline联合用于30名18-65岁尼古丁使用障碍成人以减少或停止尼古丁使用

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clinicaltrials
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医学影像Nicotine DependenceTranscranial Magnetic StimulationVapingSmoking CessationSmoking (Tobacco) Addiction
Varenicline and Accelerated Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) for Quitting Nicotine Use (Pilot Study)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Varenicline联合加速经颅磁刺激(TMS)戒烟(试点研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项为期9个月、随机平行设计、双盲、2臂临床试验的元数据,研究circuit-targeted TMS与varenicline联合用于30名18-65岁尼古丁使用障碍成人以减少或停止尼古丁使用。数据覆盖尼古丁依赖、经颅磁刺激、电子烟使用、戒烟及吸烟成瘾等主题,包含基线问卷与实验室评估、随机分组、尿液分析、fMRI扫描及任务与问卷组合等信息,可用于戒烟干预研究的方法学参考与相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Nicotine Dependence, Transcranial Magnetic Stimulation, Vaping, Smoking Cessation, Smoking (Tobacco) Addiction. 这是一项为期9个月的随机平行设计、双盲、2臂临床试验,由circuit-targeted TMS与varenicline联合组成,受试者为30名18-65岁、希望减少或停止尼古丁使用的尼古丁使用障碍成人。符合条件的参与者将完成基线的问卷评估和实验室评估。他们将被随机分配接受varenicline以及活性增强或假TMS。参与者将在基线扫描访视时被随机分组,期间将接受尿液分析、fMRI扫描以及任务和问卷组合。不久之后,参与者将完成一次TMS治疗准备访视,期间定位治疗靶点并确定TMS的刺激强度。该tar

【主题与分类】

主题标签:Nicotine Dependence、Transcranial Magnetic Stimulation、Vaping、Smoking Cessation、Smoking (Tobacco) Addiction。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07145866

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

研究条件:尼古丁依赖、经颅磁刺激、电子烟使用、戒烟、吸烟(烟草)成瘾。这是一项为期9个月、随机平行设计、双盲、双臂临床试验,联合应用环路靶向经颅磁刺激(TMS)与伐尼克兰,受试者为30名18至65岁、希望减少或停止尼古丁使用的尼古丁使用障碍成人。符合条件的受试者将完成问卷和实验室检查的基线评估。他们将被随机分配接受伐尼克兰联合活性增强型TMS或假TMS治疗。受试者将在基线扫描访视时被随机分组,届时将进行尿液分析、功能磁共振成像(fMRI)扫描以及任务和问卷组合测试。随后不久,受试者将完成一次TMS治疗准备访视,在此期间定位治疗靶点并确定TMS的刺激强度。该靶点将用于后续最多20次TMS治疗的TMS治疗访视。受试者的戒烟日期将在其TMS治疗日之后设定。

参与者将在TMS治疗准备访视当周领取伐尼克兰药物,并被指导服用12周,在七天内滴定至每日两次、每次1mg。在TMS治疗访视时,被分配到活性增强aTMS组的参与者将接受单剂D-环丝氨酸药物,而被分配到假TMS组的参与者将接受安慰剂。完成TMS治疗后的那一周,他们将返回进行第二次影像学访视,内容与基线扫描相同。在伐尼克兰治疗的每一周,参与者将通过线上或面对面方式与研究工作人员完成每周研究访视,以确定尼古丁使用情况,并填写关于过去一周物质使用、抑郁和焦虑的问卷。这些访视将包括由受过培训的研究工作人员进行的简短戒烟咨询。在伐尼克兰治疗12周后,参与者将在六个月内通过线上或面对面方式参加每月一次的研究随访,以评估长期戒烟结果。

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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