OASIS-3神经影像数据
长期神经影像、认知和临床数据，可用于后部皮质萎缩相关分析，由Washington University提供，来自OASIS Brains数据库，数据格式为多模态，包含1098条数据，适用于分类任务，许可证为OASIS Data Use Agreement。
基本信息
资源简介
OASIS-3神经影像数据
【一句话概览】
OASIS-3 是对 1378 名参与者数据的回顾性汇编，这些数据通过 WUSTL Knight ADRC 在 30 年间从多个进行中的项目中收集。参与者包括 755 名认知正常成人和 622 名处于不同认知衰退阶段的个体，年龄范围为 42-95 岁。所有参与者被分配新的随机标识符，所有日期被移除并标准化为研究入组后的天数。数据集包含 2842 次 MR 扫描会话，涵盖 T1w、T2w、FLAIR、ASL、SWI、飞行时间、静息态 BOLD 和 DTI 序列，许多 MR 会话附有通过 FreeSurfer 处理生成的体积分割文件。OASIS-3 还提供来自不同示踪剂 PIB、AV45 和 FDG 的 PET 成像，总计超过 2157。
【数据内容】
源站原始描述：OASIS-3 is a retrospective compilation of data for 1378 participants that were collected across several ongoing projects through the WUSTL Knight ADRC over the course of 30years. Participants include 755 cognitively normal adults and 622 individuals at various stages of cognitive decline ranging in age from 42-95yrs. All participants were assigned a new random identifier and all dates were removed and normalized to reflect days from entry into study. The dataset contains 2842 MR sessions which i…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：OASIS-3是一个回顾性数据集，汇总了1378名参与者的数据，这些数据是过去30年间通过WUSTL Knight ADRC在多个进行中的项目中收集的。参与者包括755名认知正常的成年人和622名处于不同认知衰退阶段的个体，年龄范围从42岁至95岁。所有参与者均被分配了一个新的随机标识符，所有日期均被移除并标准化为反映从加入研究起的天数。该数据集包含2842次MR扫描会话，涵盖T1w、T2w、FLAIR、ASL、SWI、飞行时间、静息态BOLD和DTI序列。许多MR会话还附带有通过FreeSurfer处理生成的体积分割文件。OASIS-3中还提供了使用不同示踪剂（PIB、AV45和FDG）进行的PET成像，总计超过2157次原始影像扫描及来自Pet Unified Pipeline（PUP）的配套后处理文件。此外，OASIS-3受试者的451次Tau PET会话及后处理PUP数据现已在子项目“OASIS-3_AV1451”中提供。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.oasis-brains.org/#data
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.oasis-brains.org/#data
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
长期神经影像、认知和临床数据，可用于后部皮质萎缩相关分析。
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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