散发性与LRRK2帕金森病中Tau病理评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病相关的Tau病理评估。研究使用靶向Tau蛋白的PET放射性示踪剂[18F]PI-2620,比较帕金森病、进行性核上性麻痹、皮质基底节综合征患者与健康志愿者脑区结合情况,并采用新型NX PET相机

Michael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Parkinson's Disease
Evaluation of Tau-Pathology in Sporadic and LRRK2 Parkinson's Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

散发性与LRRK2帕金森病中Tau病理评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病相关的Tau病理评估。研究使用靶向Tau蛋白的PET放射性示踪剂[18F]PI-2620,比较帕金森病、进行性核上性麻痹、皮质基底节综合征患者与健康志愿者脑区结合情况,并采用新型NX PET相机。研究计划为期两年,纳入已参加PPMI研究的受试者,利用PPMI临床与影像评估数据支持纵向分析。第一年计划招募部分队列,包括10例散发性PD、10例LRRK2 PD及5例PSP/CBS。数据可用于Tau负荷比较与影像分类研究(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。本研究旨在比较靶向Tau蛋白的PET放射性示踪剂[18F] PI-2620在帕金森病(PD)、进行性核上性麻痹、皮质基底节综合征患者及健康志愿者脑区中的结合情况。研究计划为期两年。研究旨在使用[18F]PI-2620并利用新型NX PET相机,通过PET成像评估PD相较于疾病对照和健康对照的Tau负荷。研究将纳入已参加PPMI研究的受试者以实现高效招募。研究将利用PPMI研究访视期间获得的临床和影像评估,以减轻受试者负担并使纵向PPMI研究数据可用于本研究分析。第一年将招募一半队列,包括10例散发性PD、10例LRKK2 PD、5例PSP/CBS,以

【主题与分类】

主题标签:Parkinson's Disease。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/NCT07020026

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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:帕金森病。本研究旨在比较靶向Tau蛋白的PET放射性示踪剂[18F] PI-2620在帕金森病(PD)、进行性核上性麻痹、皮质基底节综合征患者及健康志愿者脑区中的结合情况。研究计划为期两年。本研究旨在利用[18F]PI-2620 PET显像及新型NX PET相机,评估PD患者与疾病对照及健康对照相比的tau负荷。研究将纳入已参加PPMI研究的受试者,以便高效招募。研究将利用PPMI研究访视期间获得的临床和影像评估,以减轻受试者负担,并使纵向PPMI研究数据可用于本研究分析。第一年将招募半数队列,包括10例散发性PD、10例LRKK2 PD、5例PSP/CBS和5例健康对照。第一年队列可能同时在NX和常规PET相机上进行扫描,以便比较两种相机系统之间tau沉积的可视化情况。

在第二年,将招募其余队列,使用NX PET相机获取[18F]PI-2620图像。为了研究帕金森病中tau病理的时间变化,第一年招募的参与者将在12个月时进行随访,并使用NX重复成像。

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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