神经退行性疾病注册研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项神经退行性疾病注册研究,覆盖神经退行性疾病、帕金森病、多系统萎缩和进行性核上性麻痹等疾病

Vincent MokVincent Mok
clinicaltrials
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视频预测Neurodegenerative DiseasesParkinson DiseaseMultiple System AtrophyProgressive Supranuclear Palsy
Neurodegenerative Diseases Registry

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

神经退行性疾病注册研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项神经退行性疾病注册研究,覆盖神经退行性疾病、帕金森病、多系统萎缩和进行性核上性麻痹等疾病。研究为队列设计,包含基线、第一次随访和第二次随访。基线时参与者接受一系列评估、问卷和抽血,随访每1至2年进行一次并重复相同评估。评估工具包括Hoehn and Yahr分期、UPDRS、UMSARS、左旋多巴等效剂量等,可用于帕金森综合征等神经退行性疾病的纵向观察与预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经退行性疾病、帕金森病、多系统萎缩、进行性核上性麻痹。这是一项队列研究。涉及基线、第一次随访和第二次随访。在基线访视时,所有参与者将接受一系列评估和问卷以及抽血。随访访视将每1至2年安排一次,其中将实施相同的评估和问卷。1. 临床评估和问卷 根据参与者所属的组别,将实施不同的临床评估: 针对具有帕金森综合征特征的iPD、PSP和SVD患者的Hoehn and Yahr分期和统一帕金森病评定量表(UPDRS) 针对MSA的统一MSA评定量表(UMSARS) 针对帕金森综合征患者的药物负担的左旋多巴等效剂量 肌萎缩侧索

【主题与分类】

主题标签:Neurodegenerative Diseases、Parkinson Disease、Multiple System Atrophy、Progressive Supranuclear Palsy。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/NCT04472130

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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:神经退行性疾病、帕金森病、多系统萎缩、进行性核上性麻痹。这是一项队列研究,涉及基线、第一次随访和第二次随访。在基线访问时,所有参与者将接受一系列评估和问卷调查,并进行血液采集。随访访问将每1至2年安排一次,期间将实施相同的评估和问卷调查。1.

临床评估与问卷 根据参与者所属组别,将实施不同的临床评估: * 对于具有帕金森症特征的iPD、PSP和SVD患者,采用Hoehn和Yahr分期及统一帕金森病评定量表(UPDRS) * 对于MSA患者,使用统一多系统萎缩评定量表(UMSARS) * 对于帕金森综合征患者,通过左旋多巴等效剂量评估药物负担 * 对于MND组,进行修订版肌萎缩侧索硬化功能评定量表(ALSFRS-R)、体重和用力肺活量(FVC)的评估 * 所有组别均进行蒙特利尔认知评估香港版(HK-MoCA)、嗅觉识别测试(OIT)和Farnsworth-Munsell 100色调测试 如有必要,将进行视频拍摄以记录参与者的眼球运动。例如,眼球运动视频对于评估MSA患者的眼动功能障碍,如凝视诱发性眼震,非常有用。

帕金森综合征患者将填写一组问卷,包括人口统计学信息、病史、既往及当前用药史、剂末现象问卷、冲动性问卷、Buss-Perry攻击性问卷(BPAQ)、快速眼动睡眠行为障碍问卷(RBDQ)、Epworth嗜睡量表(ESS)、晨型-夜型问卷(MEQ)、失眠严重程度指数(ISI)、Beck自杀意念量表(BSSI)、帕金森病自主神经功能结局量表(SCOPA-AUT)、医院焦虑抑郁量表(HADS)、患者健康问卷(PHQ9)、生活方式与生活史以及职业史。2. 血液采样 采血将在Pri

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)
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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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