Theta深部脑刺激用于帕金森病认知增强

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病伴认知障碍患者的Theta深部脑刺激研究。研究旨在通过刺激STN腹侧(推测为联合区)来调节帕金森病患者的认知加工,假设相比刺激背侧(推测为感觉运动区)的对照条件,Theta刺激腹侧STN能改善认知任务表现

University of British ColumbiaUniversity of British Columbia
clinicaltrials
浏览 11
医学影像Parkinson DiseaseCognitive Impairment
Theta Deep Brain Stimulation for Cognitive Enhancement in Parkinson's Disease

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Theta深部脑刺激用于帕金森病认知增强

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病伴认知障碍患者的Theta深部脑刺激研究。研究旨在通过刺激STN腹侧(推测为联合区)来调节帕金森病患者的认知加工,假设相比刺激背侧(推测为感觉运动区)的对照条件,Theta刺激腹侧STN能改善认知任务表现。方法上基于既往中等效应量(Cohen's d=0.57)进行功效分析,预计招募27名受试者,采用被试内设计,功效0.8,显著性水平0.05。受试者将从Vancouver General Hospital DBS诊所招募(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、认知障碍。目的:本研究的目的是通过刺激STN腹侧(推测为联合区)来测试STN的Theta刺激调节PD患者认知加工的能力。假设:假设是,与刺激背侧(推测为感觉运动区)STN的对照条件相比,对腹侧(推测为联合区)STN进行Theta刺激将改善认知任务的表现。方法:功效分析——根据先前报告的中等效应量(Cohen's d=0.57),研究者预计需要招募27名受试者,采用被试内设计,功效为0.8,alpha水平为0.05。受试者:将招募来自Vancouver General Hospital DBS诊所的深部脑刺激系统患者。受试者将……

【主题与分类】

主题标签:Parkinson Disease、Cognitive Impairment。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/NCT06518824

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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、认知障碍。目的:本研究的目的是通过刺激STN的腹侧(推测为联合区)区域,检验STN的theta刺激调节PD患者认知处理的能力。假设:假设与刺激背侧(推测为感觉运动区)STN的对照条件相比,对腹侧(推测为联合区)STN进行theta刺激将改善认知任务的表现。方法:功效分析——根据先前报道的中等效应量(Cohen’s d=0.57),研究者预计需要招募27名受试者,采用被试内设计,功效为0.8,α水平为0.05。受试者:将从Vancouver General Hospital DBS诊所招募植入脑深部电刺激系统的患者。受试者若植入STN DBS、有术前和术后影像(以便进行电极重建),且术后至少三个月,则将被纳入。

若受试者因语言障碍或痴呆无法完成认知任务,或存在显著的DBS相关并发症,则将被排除。研究设计:本研究采用双盲、随机、交叉的受试者内重复测量设计,评估刺激位置与行为矫正之间的交互作用。受试者将对刺激条件设盲,实施工作记忆任务的人员也将设盲,因为将由中立的第三方为每个条件设置DBS参数。电极重建与刺激位置:对每名受试者,使用Lead-DBS流程重建电极。将术前MRI与术后CT共同配准并非线性标准化至标准空间,使用PaCER算法识别并重建电极,必要时在原生空间中进行手动修正。根据CT伪影确定方向性电极的朝向。该方案

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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