巴尔的摩老龄化纵向研究中的淀粉样蛋白 PET 成像

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07099053

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数据说明

条件：衰老。摘要 我们正在通过在美国国家老龄化研究所（NIA）对选定的巴尔的摩老龄化纵向研究（BLSA）参与者进行纵向神经影像评估，来研究大脑结构、功能和神经病理学变化作为认知衰退和损伤预测因素的作用。驱动本研究的假设是，包括内侧颞叶皮层、扣带回皮层、楔前叶和顶下皮层在内的特定区域中，临床前大脑结构和功能的加速变化将预测哪些个体随后会发展为认知损伤和阿尔茨海默病。自2005年以来，我们对BLSA的一部分参与者进行了系列正电子发射断层扫描（PET），使用放射性示踪剂（11C）匹兹堡化合物B（PiB）来测量淀粉样蛋白病理，以研究记忆变化和认知损伤的神经病理学基础。通过该方案，我们正在继续对老年参与者进行纵向淀粉样蛋白PET成像，并评估新的参与者。

结合每次BLSA访视，我们将对55岁及以上个体进行一次(18F)氟比他班（商品名Neuraceq TM）PET扫描，以测量体内淀粉样蛋白分布。大约一半的神经影像研究参与者加入了BLSA尸检项目，整合尸检和影像学发现是一个活跃的研究领域，旨在更好地理解在具有淀粉样蛋白病理但不表现出记忆障碍的个体中促进认知韧性的因素。此外，我们正在使用神经影像工具研究认知和大脑变化的调节因素，包括大脑衰老中的性别差异、遗传风险因素以及性类固醇和其他激素的影响。理解这些脑-行为关联，并早期检测预测认知衰退和损伤的加速大脑变化，对于识别可能从新干预措施中获益的个体至关重要。

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。