社区人群衰老相关脑损伤的评估方法和脑疾病的预测研究
该数据集基于社区人群队列和遗体捐赠志愿者队列，通过多模态神经影像学、组织病理学和血浆标志物检测等方法，系统研究了中国人群脑小血管病的流行病学特征、危险因素及其与卒中和阿尔茨海默病的关联，旨在揭示其核心机制并开发新型卒中风险预测模型，为衰老相关脑疾病的早期诊断和干预提供关键数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集基于一项为期10年的社区人群队列研究和遗体捐赠志愿者队列研究，系统探讨了中国人群脑小血管病（CSVD）的流行病学趋势、特征性危险因素谱及其核心机制。研究采用多模态神经影像学、组织病理学和血浆标志物检测等方法，全面分析了CSVD的患病率、危险因素，并评估其对卒中和阿尔茨海默病（AD）相关病理的影响。数据集揭示了CSVD与卒中和AD的复杂关系，明确了BACE1和炎症因子的作用机制，并开发了新型卒中风险预测模型，为CSVD及相关脑疾病的早期诊断和干预提供了科学依据。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://sdc.ustc.edu.cn/dataDetails/nbU7gZYBQwfvTVc5q-Zt
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集基于一项为期10年的社区人群队列研究和遗体捐赠志愿者队列研究，系统探讨了中国人群脑小血管病（CSVD）的流行病学趋势、特征性危险因素谱及其核心机制。研究采用多模态神经影像学、组织病理学和血浆标志物检测等方法，全面分析了CSVD的患病率、危险因素，并评估其对卒中和阿尔茨海默病（AD）相关病理的影响。数据集揭示了CSVD与卒中和AD的复杂关系，明确了BACE1和炎症因子的作用机制，并开发了新型卒中风险预测模型，为CSVD及相关脑疾病的早期诊断和干预提供了科学依据。
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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