AMYPAD PNHS 整合数据集（协调与衍生）v202606

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.18622388

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。

数据集大小约 62.5 KB。

数据说明

淀粉样蛋白成像预防阿尔茨海默病（AMYPAD）预后与自然史研究（PNHS）是一项开放标签、前瞻性、多中心队列研究，与多个欧洲父队列相关联。AMYPAD PNHS旨在通过利用正电子发射断层扫描（PET）成像额外收集淀粉样蛋白负荷，改进阿尔茨海默病背景下的疾病建模工作和个体化风险分层。AMYPAD PNHS数据集整合了来自10个父队列的信息：ALFA+、AMYPAD DPMS、DELCODE、EMIF-AD（60++）、EMIF-AD（90+）、EPAD LCS、FACEHBI、FPACK、Microbiota和UCL-2010-412，共包含3368名参与者。其中，1620人接受了基线淀粉样蛋白PET检查，包括视觉判读和Centiloid定量（1476名受试者）及其他指标。此外，888名参与者拥有（至少）一次随访PET扫描，其中763人具有Centiloid定量数据。该数据集包含参与者的人口统计学数据、临床结局（如认知）、疾病生物标志物（影像和脑脊液）、风险因素（如遗传和环境）及其他相关变量。

这个更新版的AMYPAD数据集增加了来自统一基因型阵列数据的计算多基因风险评分、来自多种MRI处理管道的综合影像衍生内表型，以及对部分认知相关评分的修正。

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。