停滞性脑型肾上腺脑白质营养不良的临床与影像学病程
该数据集包含22名停滞性脑型肾上腺脑白质营养不良患者的纵向临床与影像学数据，主要数据模态为临床表格（如神经功能评分NFS）和神经影像学评估指标（如Loes评分LS），通过回顾性研究量化了疾病自发停止进展后影像学病变负担与临床症状的年度变化，主要用于神经退行性疾病自然史分析、神经影像学评估方法研究以及肾上腺脑白质营养不良的预后与病程特征探索。
基本信息
资源简介
该数据集聚焦于停滞性脑型肾上腺脑白质营养不良（CALD）的自然史研究，包含22名患者的纵向临床与影像学数据。数据内容主要包括神经功能评分（NFS）和Loes评分（LS）随时间的变化，以及患者是否出现对比增强病灶（GdE+与GdE-亚组）的对比分析。数据来源于回顾性临床研究，通过量化影像学病变负担（LS）和临床症状（NFS）的年度变化，旨在揭示CALD自发停止进展后的病程特征。该数据集主要用于神经退行性疾病自然史、神经影像学评估及肾上腺脑白质营养不良的预后研究。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
该数据集聚焦于停滞性脑型肾上腺脑白质营养不良（CALD）的自然史研究，包含22名患者的纵向临床与影像学数据。数据内容主要包括神经功能评分（NFS）和Loes评分（LS）随时间的变化，以及患者是否出现对比增强病灶（GdE+与GdE-亚组）的对比分析。数据来源于回顾性临床研究，通过量化影像学病变负担（LS）和临床症状（NFS）的年度变化，旨在揭示CALD自发停止进展后的病程特征。该数据集主要用于神经退行性疾病自然史、神经影像学评估及肾上腺脑白质营养不良的预后研究。
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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