Kii半岛ALS/PDC中tau病理分布特征的tau成像数据
该数据集来自Dryad,包含Kii半岛肌萎缩侧索硬化/帕金森痴呆综合征(ALS/PDC)患者的tau PET成像研究数据

基本信息
资源简介
Kii半岛ALS/PDC中tau病理分布特征的tau成像数据
Data from: Tau imaging detects distinctive distribution of tau pathology in ALS/PDC on the Kii Peninsula
该数据集来自Dryad,包含Kii半岛肌萎缩侧索硬化/帕金森痴呆综合征(ALS/PDC)患者的tau PET成像研究数据。研究使用[11C]PBB3作为配体,对5例ALS/PDC患者和1例有密集家族史的无症状参与者进行动态PET扫描,并生成参数图像,同时进行[11C]PiB PET、MRI和认知测试。健康对照组为13名男性。数据可用于分析tau病理在ALS/PDC中的分布特征,支持神经系统疾病中tau蛋白成像的相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:通过使用[11C]PBB3作为配体的tau PET,表征Kii半岛肌萎缩侧索硬化/帕金森痴呆综合征(Kii ALS/PDC)患者中tau病理的分布。方法:这是一项横断面研究,纳入来自Kii半岛的5例ALS/PDC患者和1例有密集ALS/PDC家族史的无症状参与者。所有参与者均为男性,年龄为76 ± 8(均值 ± 标准差)岁。13名健康男性(69 ± 6岁)作为健康对照(HCs)参与。注射[11C]PBB3后进行动态PET扫描,并通过使用多线性参考组织模型逐体素计算结合潜力(BPND)生成参数PET图像。还进行了[11C]PiB PET、MRI和认知测试。结果:基于体素的[11C]PBB3 BPND比较显示了PET可检测的tau沉积
【主题与分类】
主题标签:Amyotrophic lateral sclerosis、Alzheimer's disease、Cognitive Disorders/Dementia、PET、Parkinson's disease/Parkinsonism。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.241d1fs
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.241d1fs
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 127.9 KB。
数据说明
目的:利用[11C]PBB3作为配体的tau PET,表征纪伊半岛肌萎缩侧索硬化/帕金森症-痴呆复合征(Kii ALS/PDC)患者中tau病理的分布。方法:这是一项横断面研究,纳入来自纪伊半岛的5例ALS/PDC患者和1例有ALS/PDC密集家族史的无症状参与者。所有参与者均为男性,年龄为76 ± 8(均值 ± 标准差)岁。13名健康男性(69 ± 6岁)作为健康对照(HCs)参与研究。注射[11C]PBB3后进行动态PET扫描,并使用多线性参考组织模型通过逐体素计算结合潜力(BPND)生成参数PET图像。还进行了[11C]PiB PET、MRI和认知测试。结果:与HCs相比,基于体素的[11C]PBB3 BPND比较显示,Kii ALS/PDC患者在大脑皮质和白质以及包括皮质脊髓束在内的脑桥基底部存在PET可检测的tau沉积(未校正p < 0.05)。
对[11C]PBB3 BPND图像进行的组间VOI分析显示,与健康对照相比,Kii ALS/PDC患者的海马区以及额叶和顶叶白质的BPND增高(p < 0.05,Holm-Sidak多重比较检验)。在Kii ALS/PDC受试者中,额叶、颞叶和顶叶灰质的BPND与简易精神状态检查评分相关(p < 0.05)。除一名患者呈边缘阳性外,所有Kii ALS/PDC患者的[11C]PiB(淀粉样蛋白β)均为阴性。结论:[11C]PBB3 PET显示了Kii ALS/PDC中tau病理的特征性拓扑分布,与该疾病的临床表型相符。
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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