帕金森病痴呆或路易体痴呆患者的炎症成像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性路易体病,涵盖帕金森病痴呆与路易体痴呆两类受试者。研究旨在评估 11C-PBR28 在弥漫性路易体病中的潜在价值,假设患者脑内 11C-PBR28 结合高于对照,且颞叶与边缘区差异最大

Columbia UniversityColumbia University
clinicaltrials
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医学影像分类Diffuse Lewy Body DiseaseDementia With Lewy BodiesParkinson's Disease Dementia
Imaging Inflammation in Patients With Parkinson's Disease Dementia or Dementia With Lewy Bodies

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

帕金森病痴呆或路易体痴呆患者的炎症成像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性路易体病,涵盖帕金森病痴呆与路易体痴呆两类受试者。研究旨在评估 11C-PBR28 在弥漫性路易体病中的潜在价值,假设患者脑内 11C-PBR28 结合高于对照,且颞叶与边缘区差异最大。参与者将接受病史与检查、认知与记忆询问、常规实验室抽血,以及用于确认 11C-PBR28 扫描可行性的特殊基因检测,并检测与路易体痴呆相关的基因。数据可用于神经炎症成像与痴呆分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性路易体病、路易体痴呆、帕金森病痴呆。本研究旨在观察 11C-PBR28 是否可用于弥漫性路易体病。弥漫性路易体病指患有帕金森病痴呆或路易体痴呆的受试者。假设是弥漫性路易体病患者中 11C-PBR28 结合将高于对照,且在大脑颞叶和边缘区的差异最大。参与者将接受病史采集和检查。这将包括关于思维和记忆的问题。参与者将抽血进行常规实验室检查。血液还将接受一项特殊基因检测,以确保 11C-PBR28 扫描能够进行。还将进行一项特殊基因血液检测,以查看参与者是否携带与路易体痴呆或其他 c 相关的基因。

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Lewy Body Disease、Dementia With Lewy Bodies、Parkinson's Disease Dementia。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/NCT02702102

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

疾病:弥漫性路易体病、路易体痴呆、帕金森病痴呆。本研究旨在探究11C-PBR28在弥漫性路易体病中的应用价值。弥漫性路易体病指患有帕金森病痴呆或路易体痴呆的受试者。假设是,弥漫性路易体病患者中11C-PBR28的结合将高于对照组,且在大脑的颞叶和边缘区差异最大。参与者将接受病史采集和体格检查,其中包括关于思维和记忆的问题。参与者将被抽取血液进行常规实验室检查。血液还将进行一项特殊基因检测,以确保11C-PBR28扫描能够有效进行。还将进行一项特殊基因血液检测,以了解参与者是否携带与路易体痴呆或其他痴呆病因相关的基因。参与者不会收到这些特殊基因检测的结果。参与者还将接受脑部磁共振成像(MRI)扫描。

如果参与者在这些程序完成后仍符合纳入和排除标准,那么参与者将接受一次使用11C-PBR28的PET扫描。该扫描将在哥伦比亚大学医学中心Kreitchman PET中心进行。在PET扫描当天,将在参与者手臂中放置一根静脉(IV)导管(管)。还将在参与者手腕的动脉中放置一根动脉导管。将要求参与者躺在PET扫描仪上。将对参与者的头部进行CT扫描。将少量11C-PBR28注入静脉。研究团队成员将从动脉导管中抽取血液。PET扫描将持续90分钟。将要求参与者在扫描期间保持静止。11C-PBR28 PET扫描的辐射量最高为20毫居里。在先前的研究中,类似剂量的11C-PBR28已给予超过100名人类受试者。

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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