AMYPAD PNHS 整合数据集（原始）v202606-76761
该数据集为 AMYPAD PNHS 研究的整合原始数据，链接多个欧洲 Parent Cohorts，通过 PET 成像补充淀粉样蛋白负荷信息，以改进阿尔茨海默病建模与个体化风险分层
基本信息
资源简介
AMYPAD PNHS 整合数据集（原始）v202606
AMYPAD PNHS - Integrated dataset (Raw) v202606
该数据集为 AMYPAD PNHS 研究的整合原始数据，链接多个欧洲 Parent Cohorts，通过 PET 成像补充淀粉样蛋白负荷信息，以改进阿尔茨海默病建模与个体化风险分层。数据整合了 10 个 Parent Cohorts，共 3368 名参与者，其中 1620 人接受基线淀粉样蛋白 PET，包括视觉读片与 Centiloid 定量（1476 人）等指标；888 人至少有一次随访 PET 扫描。可用于阿尔茨海默病相关生物标志物、认知与神经影像研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：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 Parent Cohorts 相关联。AMYPAD PNHS 旨在通过使用正电子发射断层扫描（PET）成像额外采集淀粉样蛋白负荷，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 Parent Cohorts 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，包括视觉读片和 Centiloid 定量（1476 名受试者）及其他指标。此外，888 名参与者有（至少）一次随访 PET 扫描，其中 763 人具有
【主题与分类】
主题标签：AMYPAD、Alzheimer's disease、Dementia、Biomarkers、Cognition、Neuroimaging、Polygenic risk。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.18622441
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 99.6 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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
