加拿大健康心脏与心智联盟研究：糖尿病、脑梗死、认知与小血管病变

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256:503a6a101e56d9051091e65e6f6561721fc16623b6c69c22694b2cc2fad4dd77

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

该数据集来源于加拿大健康心脏与心智联盟（CAHHM）的一项横断面研究，旨在探索糖尿病与脑血管病变、认知功能之间的关联。数据集包含来自7733名参与者的脑部与颈动脉磁共振成像（MRI）数据，以及两项认知测试（DSST和MoCA）的评估结果。通过MRI影像识别脑梗死、腔隙性梗死、高白质高信号、血管性脑损伤（包括脑梗死或高白质高信号）及小血管性血管性脑损伤（腔隙性梗死或高白质高信号）；颈动脉MRI则用于评估颈动脉壁体积，作为亚临床动脉粥样硬化的指标。认知测试得分经标准化处理，认知障碍定义为至少一项测试得分低于该站点平均分一个标准差。该数据集主要用于研究糖尿病对小血管病变、脑结构异常及认知功能的影响，为脑血管疾病与认知障碍的机制探索提供影像与临床数据支持。

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。