5-HT RBD 快速眼动睡眠行为障碍数据集

项目将检验 5-HT RBD 患者存在系统性 alpha-synuclein 病理、前驱期 DLB 体征以及控制 REM 睡眠的脑干区域病变等假设

University of MinnesotaUniversity of Minnesota
clinicaltrials
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医学影像图像分割Dementia With Lewy BodiesParkinson DiseaseREM Sleep Behavior Disorder
5-HT RBD REM Sleep Behavior Disorder

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

5-HT RBD 快速眼动睡眠行为障碍数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 5-HT RBD(快速眼动睡眠行为障碍)与神经系统疾病,涉及 Dementia With Lewy Bodies、Parkinson Disease 和 REM Sleep Behavior Disorder。项目将检验 5-HT RBD 患者存在系统性 alpha-synuclein 病理、前驱期 DLB 体征以及控制 REM 睡眠的脑干区域病变等假设。研究包括皮肤活检检测异常磷酸化 alpha-synuclein 聚集体、7T 超高场 MRI 检查蓝斑/亚蓝斑复合体并分割 REM 睡眠相关神经元结构,以及测试言语缺陷。可用于神经退行性疾病前驱期标志物与影像、病理、言语等多。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Dementia With Lewy Bodies、Parkinson Disease、REM Sleep Behavior Disorder。本项目将检验以下假设:5-HT RBD 患者存在系统性 alpha-synuclein 病理、前驱期 DLB 体征以及控制 REM 睡眠的脑干区域病变。AIM 1 将在一组 5-HT RBD 患者和匹配对照(服用 SSRIs 但无 RBD)中,通过靶向皮肤活检检测异常磷酸化 alpha-synuclein 聚集体。Aim 2 将使用 7T 超高场 MRI 检查蓝斑/亚蓝斑复合体的脑桥区域,以寻找神经退行性变的证据,并分割和分区 REM 睡眠相关神经元结构。Aim 3 将测试言语缺陷。虽然这些目标相互独立,但我们怀疑自主神经、言语和认知缺陷的严重程度将与 MRI 上神经黑色素信号的丢失和皮肤病理相关。

【主题与分类】

主题标签:Dementia With Lewy Bodies、Parkinson Disease、REM Sleep Behavior Disorder。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06467461

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06467461

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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。

数据说明

疾病:路易体痴呆、帕金森病、快速眼动睡眠行为障碍。本项目将验证以下假设:患有5-HT RBD的个体存在系统性α-突触核蛋白病理、前驱期DLB体征以及控制REM睡眠区域的脑干病变。目标1将在5-HT RBD患者及匹配对照组(服用SSRIs但无RBD)队列中,通过靶向皮肤活检检测异常磷酸化α-突触核蛋白聚集体。目标2将使用7T超高场MRI检查蓝斑/蓝斑下复合体的脑桥区域,以寻找神经退行性变的证据,并对REM睡眠相关神经元结构进行分割和分区。目标3将测试言语缺陷。虽然这些目标相互独立,但我们怀疑自主神经、言语和认知缺陷的严重程度将与MRI上神经黑色素信号的丢失以及皮肤活检的病理结果相关。该研究是一项纵向设计的研究,旨在检查从基线(时间1)到30个月后随访(时间2)的组织病理学、神经影像学变化和言语功能。

总共将招募60名个体,其中30名患有5-HT RBD,30名为对照组,他们在时间点1被招募,在时间点2被召回,并在两次研究访问中接受所有目标的测试。

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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