二甲双胍在阿尔茨海默痴呆预防中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04098666

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：轻度认知障碍。参与者层面的研究程序。1. 筛选。我们提出一种两阶段筛选方法，包括电话预筛选，随后进行面对面筛选。电话筛选包括关于纳入和排除标准的问题，包括人口统计学信息（年龄、语言）、病史、二甲双胍禁忌症以及用药情况。面对面筛选包括签署知情同意书、面对面人体测量（身高、体重、腰围和臀围）、生命体征（血压和心率）、心电图、实验室检查（TSH、RPR、维生素B12、全血细胞计数[CBC]、基础代谢面板[BMP]、肝功能面板、血脂面板和糖化血红蛋白[HbA1c]），以及用于确定aMCI的面对面神经心理测试组合。2. 基线/筛选研究访视。病史包括年龄、利手、教育程度、职业和就业史、既往病史以及所有使用的药物，包括判断这些药物是否影响认知（正面或负面）。转诊来源也会被记录。

在筛选阶段会评估精神病史、当前及既往抑郁史、当前焦虑状况、酒精及其他物质使用情况、头部损伤、高血压、心脏病、甲状腺疾病、其他重大医疗状况及手术史。完整的医疗史仅在筛选时获取。任何事件或副作用的报告都将促使在任何访视时进行全面的病史采集和体格检查。体格检查将在筛选时进行，特别关注充血性心力衰竭、肺、肝或肾脏疾病的体征，以排除二甲双胍的禁忌症，并进行神经系统检查以判断是否存在神经系统疾病。还将测定生命体征，包括血压和心率。站立身高将使用以厘米校准的身高测量仪测量。体重则使用以千克校准的平衡梁秤测量。在参与者站立状态下，测量值精确到0.1千克。

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。