阿尔茨海默病与精神分裂症数据集

数据覆盖阿尔茨海默病与精神分裂症两类脑部疾病，可用于基于 EEG 功能连接与深度学习的脑部疾病自动诊断研究（来源 figshare，CC0 许可）

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2023-06-03 更新

时间序列分类Alzheimer's dementia (AD)schizophrenia disease processMedicine

基本信息

模态

时间序列

大小

0.018277631 GB

任务类型

分类

许可

CC0

创建/更新时间

2023-06-03

版本

资源简介

阿尔茨海默病与精神分裂症数据集

Alzheimer's disease and Schizophrenia

该数据集来自 figshare，对应论文《EEG functional connectivity and deep learning for automatic diagnosis of brain disorders: Alzheimer's disease and schizophrenia》，包含 1 个文件 dataset.zip，由 Aruane Pineda 和 Caroline Alves 于 2022 年 1 月 29 日发布。数据覆盖阿尔茨海默病与精神分裂症两类脑部疾病，可用于基于 EEG 功能连接与深度学习的脑部疾病自动诊断研究（来源 figshare，CC0 许可）。

【数据集背景】

源站首次发布：2022-01-29。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 18.28 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.19091771.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。主题标签：Alzheimer's dementia (AD)、schizophrenia disease process、Medicine。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Alzheimer_s_disease_and_Schizophrenia/19091771

使用许可：CC0（https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）。

规范引用：Pineda, Aruane; Alves, Caroline (2022). Alzheimer's disease and Schizophrenia. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-03，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Alzheimer_s_disease_and_Schizophrenia/19091771

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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（Figshare）

源站标题：Alzheimer’s disease and Schizophrenia
DOI：10.6084/m9.figshare.19091771.v1
发布日期：2022-01-29
文件数：1 个
文件总体积：18.28 MB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Alzheimer_s_disease_and_Schizophrenia/19091771

命令行下载

curl -L -o "dataset.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/33928037"

文件清单

dataset.zip（18.28 MB）

文件总体积 18.28 MB（源站 API 实测）。

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