帕金森病自动机械外周刺激后脑连接急性调节数据

目的:本研究展示了一项双盲假刺激对照试点试验的结果,旨在检验特发性帕金森病患者在接受自动机械外周刺激(AMPS)后是否存在可测量的刺激特异性功能连接变化

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其他分类帕金森病神经系统疾病fMRI静息态功能连接AMPS假刺激对照试点试验
Data from: Acute modulation of brain connectivity in Parkinson disease after Automatic Mechanical Peripheral Stimulation: a pilot study

基本信息

模态
其他
大小
0.175415845 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

帕金森病自动机械外周刺激后脑连接急性调节数据

目的:本研究展示了一项双盲假刺激对照试点试验的结果,旨在检验特发性帕金森病患者在接受自动机械外周刺激(AMPS)后是否存在可测量的刺激特异性功能连接变化

Data from: Acute modulation of brain connectivity in Parkinson disease after Automatic Mechanical Peripheral Stimulation: a pilot study

【数据集背景】

源站首次发布:2016。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本研究展示了一项双盲假刺激对照试点试验的结果,旨在检验特发性帕金森病患者在接受自动机械外周刺激(AMPS)后是否存在可测量的刺激特异性功能连接变化。方法:11名特发性帕金森病患者(6名女性和5名男性)在假刺激或有效AMPS前后立即接受脑fMRI检查。使用基于种子ROI的分析评估静息态功能连接(RSFC)。种子ROI置于基底节、初级感觉运动皮层、辅助运动区和小脑。获取有效AMPS前后及假刺激条件前后的个体差异,并首先分别进行单样本t检验分析,以评估各条件的平均效应。结果:有效AMPS,而非假刺激

【主题与分类】

主题标签:帕金森病、神经系统疾病、fMRI、静息态功能连接、AMPS、假刺激对照、试点试验。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.s46kt

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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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。

数据集大小约 175.4 MB。

数据说明

目的:本研究展示了一项双盲假刺激对照初步试验的结果,旨在检验特发性帕金森病患者在接受自动机械外周刺激(AMPS)后是否存在可测量的刺激特异性功能连接变化。方法:11例特发性帕金森病患者(6名女性,5名男性)在假刺激或有效AMPS前后立即接受脑fMRI检查。采用基于种子感兴趣区(ROI)的分析方法评估静息态功能连接(RSFC)。种子ROI置于基底节、初级感觉运动皮层、辅助运动区和小脑。获取有效AMPS前后及假刺激条件下的个体差异,首先分别进行单样本t检验分析,以评估各条件的平均效应。结果:有效AMPS而非假刺激,可诱导感觉运动皮层、纹状体核团和小脑的RSFC增加。

其次,将两种条件下的个体差异纳入配对组t检验分析,以排除假刺激的阈下效应,结果显示纹状体核与右侧外侧枕叶皮层及楔叶皮层(最大Z分数3.12)、与右侧前颞叶(最大Z分数3.42)以及小脑与右侧外侧枕叶皮层和右侧小脑皮层(最大Z分数3.79)之间的连接性更强。结论:我们的结果表明,有效的AMPS会急性增加参与视觉空间和感觉运动整合的脑区的静息态功能连接。证据分类:本研究提供II级证据,表明自动机械外周刺激可有效调节帕金森病患者的静息态脑功能连接。试验注册:Clinical Trials.gov NCT01815281。

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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