CW2IP2:影像与诊断评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tauopathies,属于神经系统疾病/帕金森病范畴。其方案通过多站点诊断评估核心,将4RTau和Alphasynuclein新型放射性示踪剂扫描与诊断评估进行比较,覆盖帕金森病、多系统萎缩、进行性核上性麻痹、额颞叶痴呆患者及健康对照

University of PennsylvaniaUniversity of Pennsylvania
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Tauopathies
CW2IP2: Imaging and Diagnostic Assessments

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

CW2IP2:影像与诊断评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tauopathies,属于神经系统疾病/帕金森病范畴。其方案通过多站点诊断评估核心,将4RTau和Alphasynuclein新型放射性示踪剂扫描与诊断评估进行比较,覆盖帕金森病、多系统萎缩、进行性核上性麻痹、额颞叶痴呆患者及健康对照。该多中心U19项目由U Penn牵头,联合Pitt、Yale、UCSF和WU开展,U Penn担任单一IRB。数据可用于评估示踪剂特异性及支持神经退行性疾病影像诊断研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Tauopathies。当前方案将提供关键数据,通过实施多站点诊断评估核心,与我们待开发的放射性示踪剂进行对比,以帮助确定其特异性;这些示踪剂针对4RTau和Alphasynuclein,它们是帕金森病(PD)、多系统萎缩(MSA)、进行性核上性麻痹(PSP)或额颞叶痴呆(FTD)患者以及健康对照者大脑中的化合物。这项多中心U19资助以宾夕法尼亚大学(U Penn)为中心(PI:Robert Mach),与匹兹堡大学(Pitt)、耶鲁大学、加州大学旧金山分校(UCSF)和圣路易斯华盛顿大学(WU)合作。U Penn将担任该多中心项目的单一IRB(sIRB),受试者将从所有站点招募。各站点将设有当地的辐射研究安全委员会或放射性

【主题与分类】

主题标签:Tauopathies。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/NCT06083467

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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

条件:Tau蛋白病。本当前方案将通过实施多站点诊断评估核心,与针对4R Tau和α-突触核蛋白的新型放射性示踪剂扫描进行对比,提供关键数据以帮助确定我们待开发放射性示踪剂的特异性;这些化合物存在于帕金森病(PD)、多系统萎缩(MSA)、进行性核上性麻痹(PSP)或额颞叶痴呆(FTD)患者以及健康对照者的脑中。这项多中心U19资助项目以宾夕法尼亚大学(U Penn)为中心(PI:Robert Mach),与匹兹堡大学(Pitt)、耶鲁大学、加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)和圣路易斯华盛顿大学(WU)合作。U Penn将作为该多中心项目的单一记录IRB(sIRB),受试者将从所有站点招募。如果站点选择纳入A-beta淀粉样蛋白PET成像,各站点将由当地的辐射研究安全委员会或放射性药物研究委员会对与该站点所使用的A-beta淀粉样蛋白放射性示踪剂(Florbetaben(18F)或11C-PiB)相关的辐射安全问题进行监督。

一些中心如果其PET/CT影像数据已作为该中心开展的其他研究的一部分被收集,则可无需进行PET/CT成像即可参与本诊断评估研究。研究者将招募最多10名PD患者、10名健康对照、10名MSA患者、10名PSP患者和14名FTD患者(预计其中4名FTD参与者为tau阴性FTD对照,10名为tau阳性)。多中心诊断核心的关键组成部分将为这些人体影像研究提供基础设施,包括监管事务(通过宾夕法尼亚大学的sIRB进行);诊断标准和临床评估的一致性(对所有参与者进行临床共识诊断);PET扫描仪的通用校准;知情同意书模板和方案;以及临床和影像数据的收集与分发。受试者须在研究入组前12个月内完成脑部MRI检查。如果t

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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