无DBS帕金森病患者GPi兴奋性与抑制性LIFUS效应研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦无DBS的帕金森病患者,评估两种深部脑LIFUS方案对任务表现的影响

University Health Network, TorontoUniversity Health Network, Toronto
clinicaltrials
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医学影像回归Parkinson Disease (PD)
Effects of Excitatory and Inhibitory LIFUS of GPi in Parkinsonian Patients Without DBS

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

无DBS帕金森病患者GPi兴奋性与抑制性LIFUS效应研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦无DBS的帕金森病患者,评估两种深部脑LIFUS方案对任务表现的影响。研究在GPi双侧分别采用5 Hz theta Burst与10 Hz抑制性方案,分两次session进行,并用停止信号范式评估视运动任务表现;另设枕叶皮层Brodmann area 19的主动sham session以比较震颤活动差异。记录行为表现,并在震颤优势手使用手指加速度计评估震颤变化。每位参与者共四次访视,首次获取结构MRI。数据可用于分析不同TUS方案对PD患者行为与震颤的效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:帕金森病(PD)。本研究的目的是评估两种不同的深部脑LIFUS方案对PD患者任务表现的影响。我们将对PD患者的GPi双侧使用两种不同方案(5 Hz theta Burst vs 10 Hz抑制性),分两次不同的session进行,并使用停止信号范式评估其在视运动任务中的表现。我们还将在单独的session中,对枕叶皮层(更具体地说是Brodmann area 19)双侧使用主动sham,以比较震颤活动的差异。我们将记录患者的行为表现,以厘清不同TUS方案对PD患者的影响。我们还将在震颤优势手上使用手指加速度计,以评估震颤的可能变化。对于每位参与者,将有四次访视。在第一次访视中,将获取结构MRI扫描。在后续

【主题与分类】

主题标签:Parkinson Disease (PD)。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/NCT07846007

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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

疾病:帕金森病(PD)。本研究旨在评估两种不同的深部脑LIFUS方案对帕金森病患者任务表现的影响。我们将采用两种不同的方案(5 Hz theta爆发式刺激 vs 10 Hz抑制性刺激),在两次不同的实验阶段中,对帕金森病患者的双侧GPi进行刺激,并使用停止信号范式评估其在视觉运动任务中的表现。我们还将在单独的实验阶段中,对枕叶皮层(更具体地说是Brodmann 19区)进行双侧主动假刺激,以比较震颤活动的差异。我们将记录患者的行为表现,以区分不同TUS方案对帕金森病患者的影响。我们还将对震颤优势手使用手指加速度计,以评估震颤的可能变化。每位参与者将进行四次访视。在第一次访视中,将获取结构性MRI扫描。在随后的三次访视中,将按随机顺序进行LIFUS实验,包括计算机行为任务、UPDRS运动评分和手指加速度计记录。

在这些访视中,将在应用3种不同的LIFUS范式前后记录任务表现(停止信号任务):1)一次会话中对GPi进行theta爆发式TUS,2)一次会话中对GPi进行10Hz TUS,3)枕叶皮层(双侧)的主动假刺激条件,其中我们将对Brodmann 19区使用theta爆发式LIFUS,TPO距离约为30mm。第2、3和4次访视每次至少间隔1周,theta爆发式TUS(2分钟×2=4分钟)、10 Hz方案(爆发长度30ms,周期1000,30%占空比。总时间:40秒×2=80秒)和假theta爆发式TUS将按随机顺序进行测试。

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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