Lecanemab治疗早期阿尔茨海默病的观察性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07153848

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：阿尔茨海默病。本研究是一项前瞻性观察性研究，研究对象为来自浙江省多中心早期AD患者队列中接受或计划接受lencanemab治疗的患者群体。这是一项基于lencanemab治疗的真实世界研究。主要入组人群为已完成符合PET质量控制标准的阳性Aβ-PET扫描，并正在接受lencanemab治疗的轻度AD或轻度AD源性认知障碍患者。认知障碍患者被分为两个亚组：单独接受多奈哌齐治疗组和接受lencanemab联合多奈哌齐标准治疗组。分别在基线、3个月随访、6个月随访、12个月随访和18个月随访时采集新鲜血浆。在12个月随访和18个月随访时进行淀粉样蛋白PET扫描。

为评估不同血液生物标志物在监测和评估Aβ-PET确认的lencanumab治疗对淀粉样蛋白病理进展缓解的敏感性和特异性，在主中心实验室进行了盲法外周血AD核心标志物检测。此外，目的是提供一种适用于基于临床血液标志物监测lencanumab治疗的随访工具。

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。