老年人血管危险因素、颈动脉粥样硬化与皮层体积和厚度的关联
该数据集来自search.dataone.org,包含健康及认知受损的老年人数据,并富集脑血管疾病。数据涉及Framingham心血管风险谱(FCRP)、颈动脉内膜中层厚度(CIMT)与皮层体积和厚度的关联分析,共152名受试者(82名男性),平均年龄78(±7)岁,其中94人临床痴呆评分为0,58

基本信息
资源简介
老年人血管危险因素、颈动脉粥样硬化与皮层体积和厚度的关联
Associations between vascular risk factors, carotid atherosclerosis and cortical volume and thickness in older adults
该数据集来自search.dataone.org,包含健康及认知受损的老年人数据,并富集脑血管疾病。数据涉及Framingham心血管风险谱(FCRP)、颈动脉内膜中层厚度(CIMT)与皮层体积和厚度的关联分析,共152名受试者(82名男性),平均年龄78(±7)岁,其中94人临床痴呆评分为0,58人为0.5,平均简易智力状态检查(MMSE)为28±2。研究结果显示FCRP与总灰质体积、顶叶和颞叶灰质体积呈负相关,与顶叶和总大脑灰质厚度呈负相关;CIMT仅与顶叶灰质厚度呈负相关。该数据可用于探究血管危险因素和颈动脉粥样硬化对老年人大脑结构的影响(来源 DataONE,UCSF Datashare Data Use Agreement。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):来自健康及认知受损的老年人数据,富集脑血管疾病。背景与目的:探讨Framingham心血管风险谱(FCRP)和颈动脉内膜中层厚度(CIMT)是否与皮层体积和厚度相关。结果:152名受试者(82名男性)年龄78(±7)岁,94人临床痴呆评分(CDR)为0,58人CDR为0.5,平均简易智力状态检查(MMSE)为28±2。FCRP评分与总灰质(GM)体积、顶叶和颞叶GM体积呈负相关(校正p<0.04)。FCRP与顶叶和总大脑GM厚度呈负相关(校正p<0.03)。CIMT仅与顶叶GM厚度呈负相关(校正p=0.04)。纳入心肌梗死或卒中病史及脑梗死的影像学证据,或apoE基因型,均未
【主题与分类】
主题标签:Cerebrovascular Disease、Male、Infarct、Human、Magnetic Resonance Imaging、Gray Matter、Carotid Intima Media、Cortical Volume、Stroke、Atrophy。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A41fddb6eb465ba4d0ae6660d87bc60da7e0303b55f245086d49e9445fa556142
使用许可:UCSF Datashare Data Use Agreement。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
来自健康及认知受损老年人的数据,并富集了脑血管疾病患者。背景与目的:探讨弗雷明汉心血管风险概况(FCRP)与颈动脉内膜中层厚度(CIMT)是否与皮层体积和厚度相关。结果:152名受试者(82名男性)年龄为78(±7)岁,其中94人临床痴呆评定量表(CDR)评分为0,58人CDR评分为0.5,简易精神状态检查(MMSE)平均得分为28±2。FCRP评分与总灰质(GM)体积、顶叶及颞叶GM体积呈负相关(校正后p<0.04)。FCRP与顶叶及总大脑GM厚度呈负相关(校正后p<0.03)。CIMT仅与顶叶GM厚度呈负相关(校正后p=0.04)。纳入心肌梗死或卒中病史、脑梗死的影像学证据或apoE基因型并未改变其与FCRP或CIMT的关系。结论:心血管风险增加与同样受阿尔茨海默病(AD)影响区域的GM体积和厚度减少相关,且独立于梗死和apoE基因型。
这些结果提示,当处于阿尔茨海默病(AD)早期阶段的人同时具有高心血管风险时,其发展为痴呆会遭遇“双重打击”。研究对象:连续入组的受试者来自一项正在进行的、纵向、多机构参与的“衰老大脑”项目计划,该计划招募认知正常至轻度认知障碍的受试者,涵盖了从低到高血管风险的不同谱系14。大多数参与者是通过基于社区的招募方式获得的,采用旨在获得人口学多样化队列的方案,或通过卒中门诊以及高血管危险因素人群参加的支持小组等渠道获得。所有参与者均按照各机构审查委员会的政策签署了书面知情同意书。纳入标准包括年龄60岁及以上,认知功能处于正常至轻度认知障碍范
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




