阿尔茨海默病血浆扩展研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06416072

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：临床前阿尔茨海默病、阿尔茨海默病（AD）。这项观察性研究的目标是了解阿尔茨海默病相关的血液生物标志物、脑淀粉样蛋白以及记忆和思维能力如何随时间变化。该研究将纳入最多3，000名先前因淀粉样蛋白资格不符合抗淀粉样蛋白阿尔茨海默病预防试验条件的人员。参与者可能此前曾接受过AHEAD 3-45研究、A4研究或其他抗淀粉样蛋白阿尔茨海默病预防试验的筛选。本研究旨在回答的主要问题包括：* 阿尔茨海默病相关血液检测能否帮助预测未来脑内淀粉样蛋白的积聚？* 阿尔茨海默病相关血液生物标志物的变化与脑淀粉样蛋白、记忆、思维及自报认知功能的变化有何关联？* 这些变化是否因性别、APOE基因状态、种族、民族、社会经济地位或社会因素而有所不同？参与者将被随访约6年。他们将完成记忆和思维评估及问卷，并提供血液样本。

部分参与者还可能被邀请参加可选活动，包括正电子发射断层扫描（PET）或磁共振成像（MRI）的脑部成像、数字化认知评估，以及关于习惯和社会因素的问卷调查。

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。