FXTAS 脑网络激活与步态姿势数据集
FXTAS 是一种与 FMR1 基因前突变(55-200 个 CGG 重复)相关的晚发性多系统神经退行性疾病,常见于 50 岁以上人群,表现为意向性震颤、小脑性共济失调、神经病理性疼痛、记忆和执行功能缺陷、帕金森综合征及抑郁、焦虑、淡漠等精神症状

基本信息
资源简介
FXTAS 脑网络激活与步态姿势数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Fragile X Associated Tremor-ataxia Syndrome(FXTAS)患者的脑网络激活以及步态与姿势相关数据。FXTAS 是一种与 FMR1 基因前突变(55-200 个 CGG 重复)相关的晚发性多系统神经退行性疾病,常见于 50 岁以上人群,表现为意向性震颤、小脑性共济失调、神经病理性疼痛、记忆和执行功能缺陷、帕金森综合征及抑郁、焦虑、淡漠等精神症状。数据可用于研究 FXTAS 的神经机制、运动控制异常及潜在生物标志物(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Fragile X Associated Tremor-ataxia Syndrome,FXTAS。Fragile X-associated tremor/ataxia syndrome(FXTAS)是一种进行性、晚发性(>50 岁)多系统神经退行性疾病,与 fragile X mental retardation 1(FMR1)基因 5ʹ非翻译区扩增相关,该扩增由 55-200 个 CGG 重复组成,称为 FMR1 基因前突变。虽然前突变在女性中的患病率为 1/150-300,在男性中为 1/400-850,但 FXTAS 在男性携带者中的外显率约为 40%,而女性中低于 20%。FXTAS 的平均发病年龄为 60 岁,表现为意向性震颤、小脑性共济失调、神经病理性疼痛、记忆和/或执行功能缺陷、帕金森综合征,以及抑郁、焦虑和/或淡漠等精神表现。FXTAS 患者有典型的 MRI 发现,包括 T2 加权信号强度增加。
【主题与分类】
主题标签:FXTAS。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/NCT02936531
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02936531
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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:脆性X相关震颤-共济失调综合征(FXTAS)。脆性X相关震颤/共济失调综合征(FXTAS)是一种进行性、晚发型(>50岁)的多系统神经退行性疾病,与脆性X智力障碍1(FMR1)基因5’非翻译区扩增相关,该扩增由55-200个CGG重复组成,称为FMR1基因前突变。前突变在女性中的患病率为1/150-300,在男性中为1/400-850,而FXTAS在男性携带者中的外显率约为40%,女性则低于20%。FXTAS的平均发病年龄为60岁,表现为意向性震颤、小脑性共济失调、神经病理性疼痛、记忆和/或执行功能缺陷、帕金森综合征,以及抑郁、焦虑和/或冷漠等精神表现。FXTAS患者有典型的MRI表现,包括小脑中脚T2加权信号强度增高、小脑和大脑萎缩以及胼胝体体积缩小。
目前,对于FMR1前突变携带者中出现的症状性疾病——FXTAS,尚无确切的诊断测试,这使得诊断尤为困难,特别是在疾病病理的早期阶段。ElMindA是一家成立于2006年的以色列公司,专注于神经电生理活动的映射,该公司基于诱发电位(ERP)信号分析,开发了一种映射大脑活动功能网络的新方法(脑网络激活或BNA)。那些基础疾病涉及大脑回路和连接损伤的患者,预期在应对相同任务时会生成异常的活动模板,这既是因为未能遵循正常模式,也是因为招募了补偿性路径和策略来应对任务。BNA分析的核心是提取一组正常受试者共有的脑活动模式,以此作为对比个体受试者脑活动的基准。已发现FXTAS患者表现出执行功能和记忆方
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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