IBC-Ab002在早期阿尔茨海默病受试者中的首次人体研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05551741

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

条件：阿尔茨海默病。受试者将分为5个连续队列，每队8名受试者，按3：1的比例随机分配接受IBC-Ab002或匹配安慰剂治疗4次。A部分为单次递增剂量研究，B部分为多次递增剂量研究。研究的这两个部分将交错进行，受试者每12周给药一次。然而，在任何剂量水平下重复给药之前，必须先在研究的A部分和/或B部分中达到或超过该队列的预期累积剂量，并且已对先前受试者所有既往剂量的数据进行适当的安全性审查。所有随机分配进入研究A部分的受试者将自动继续进入B部分，除非因安全性或其他问题而在个体或组别层面停止给药。

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。