社区人群代谢综合征、颅内动脉狭窄与脑小血管病数据集
该数据集包含来自顺义社区队列的943名参与者的临床评估数据与脑部磁共振影像数据，数据模态涵盖临床表格、磁共振血管成像及脑小血管病的多种MRI影像标志物，主要用于研究代谢综合征的严重程度与颅内动脉粥样硬化性狭窄以及脑小血管病影像标志物（如白质高信号、腔隙灶等）之间的关联，以探讨代谢异常在脑血管疾病发生发展中的作用。
基本信息
资源简介
该数据集来源于顺义社区队列研究，包含943名社区参与者（平均年龄55.6岁，男性占36.1%）的临床与影像数据。数据集整合了代谢综合征（MetS）的临床评估指标、颅内动脉粥样硬化性狭窄（ICAS）的磁共振血管成像数据，以及脑小血管病（CSVD）的多种MRI影像标志物，包括白质高信号体积、腔隙性脑梗死、脑微出血和血管周围间隙扩大。研究通过多变量回归模型分析了代谢综合征严重程度与ICAS及CSVD影像标志物之间的关联，旨在探索代谢异常与脑血管结构病变的关系，为脑血管疾病的早期预防和机制研究提供数据支持。
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/2rUyCJgBQwfvTVc59eZ6
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- 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
该数据集来源于顺义社区队列研究，包含943名社区参与者（平均年龄55.6岁，男性占36.1%）的临床与影像数据。数据集整合了代谢综合征（MetS）的临床评估指标、颅内动脉粥样硬化性狭窄（ICAS）的磁共振血管成像数据，以及脑小血管病（CSVD）的多种MRI影像标志物，包括白质高信号体积、腔隙性脑梗死、脑微出血和血管周围间隙扩大。研究通过多变量回归模型分析了代谢综合征严重程度与ICAS及CSVD影像标志物之间的关联，旨在探索代谢异常与脑血管结构病变的关系，为脑血管疾病的早期预防和机制研究提供数据支持。
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
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