主观认知下降的ATN分类与临床进展：SCIENCe项目
该数据集来自Amsterdam痴呆队列与SCIENCe项目，纳入693名主观认知下降（SCD）参与者及124名无SCD对照，依据淀粉样蛋白PET或CSF Aβ（A）、CSF p-tau（T）和MRI内侧颞叶萎缩（N）进行ATN模型分类，并完成广泛神经心理学评估，其中342人具有随访数据
基本信息
资源简介
主观认知下降的ATN分类与临床进展：SCIENCe项目
ATN-classification and clinical progression in subjective cognitive decline: the SCIENCe project
该数据集来自Amsterdam痴呆队列与SCIENCe项目，纳入693名主观认知下降（SCD）参与者及124名无SCD对照，依据淀粉样蛋白PET或CSF Aβ（A）、CSF p-tau（T）和MRI内侧颞叶萎缩（N）进行ATN模型分类，并完成广泛神经心理学评估，其中342人具有随访数据。数据覆盖SCD人群的ATN生物标志物分型与纵向临床进展，可用于研究ATN模型与痴呆风险及认知衰退之间的关系（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：探讨主观认知下降（SCD）个体中ATN模型与痴呆风险及认知衰退之间的关系。方法：我们根据ATN模型对来自Amsterdam痴呆队列和SCIENCe项目的693名SCD参与者（60±9岁，41%女性，MMSE 28±2）进行分类，ATN模型由淀粉样蛋白PET或CSF Aβ（A）、CSF p-tau（T）和基于MRI的内侧颞叶萎缩（N）确定。所有参与者均接受了广泛的神经心理学评估。342名参与者有随访数据（3±2年）。作为对照人群，我们纳入了124名无SCD的参与者。结果：56%（n=385）的参与者AD生物标志物正常（A-T-N-），27%（n=186）存在非AD病理改变（A-T-N+、A-T+N-、A-T+N+），18%（n=122）属于阿尔茨海默病连续谱（A+T-N-、A+T-N+、A+T+N-、A+T+N+）。ATN谱分布不均，其中A-T+N+、A+T-N+和A+T+
【主题与分类】
主题标签：Clinical progression、Subjective cognitive decline、ATN-classification。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://search.dataone.org/view/sha256%3A1680a9e795f434815cd81346acdcd24f2eafd27998d102e584dc0af189ee1e4c
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
目的：探讨ATN模型与主观认知下降（SCD）个体痴呆及认知下降风险之间的关系。方法：我们根据ATN模型对来自阿姆斯特丹痴呆队列和SCIENCe项目的693名SCD参与者（60±9岁，女性41%，MMSE 28±2）进行分类，ATN模型由淀粉样蛋白PET或脑脊液Aβ（A）、脑脊液p-tau（T）和基于MRI的内侧颞叶萎缩（N）确定。所有参与者均接受了广泛的神经心理学评估。342名参与者有随访数据（3±2年）。作为对照人群，我们纳入了124名无SCD的参与者。结果：56%（n=385）的参与者AD生物标志物正常（A-T-N-），27%（n=186）存在非AD病理性改变（A-T-N+、A-T+N-、A-T+N+），18%（n=122）属于阿尔茨海默病连续谱（A+T-N-、A+T-N+、A+T+N-、A+T+N+）。ATN谱型分布不均，A-T+N+、A+T-N+和A+T+N+的参与者极少。Cox回归显示，与A-T-N-相比，……
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
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