波尔多生物样本库与脑健康研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05322343

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：脑、衰老、认知衰老、免疫衰老、心理过程、精神障碍、神经认知障碍、认知。认知衰老及相关病理，主要是痴呆及其主要病因阿尔茨海默病，是重大的公共卫生问题。由于人群中痴呆的诊断不足以及这些疾病具有非常长的临床前阶段，基于人群的队列对于更好地理解脑衰老至关重要。借助PAQUID和3-Cités队列，波尔多人口健康研究中心（BPH）在衰老与痴呆的基于人群的研究方面一直是世界先驱，从而为更好地理解与年龄相关的脑疾病做出了巨大贡献。随着这些队列的老化，并且鉴于研究脑衰老早期阶段的重要性，通过建立一个新的年轻老年人队列来继续我们预防认知衰老的研究努力似乎至关重要。

除了研究基于人群的设计之外，队列的代表性似乎也是一个关键问题（因为基于人群的队列依赖于健康个体的自愿参与，不利暴露和健康状态改变往往在很大程度上代表性不足，这降低了暴露和事件的变异性，导致患病率被低估、统计功效下降以及关联估计中的潜在偏倚）。最后，脑老化病理的多因素性质现在要求以暴露组（定义为个体在整个生命历程中所面对的所有环境暴露）的更整体视角取代风险因素的还原论方法。开发一种整合复杂、高维、多组学生物学数据（基因组学、转录组学、表观基因组学、代谢组学、蛋白质组学）的方法，并将其应用于各种生物基质，是深度表型分析和在脑老化病理领域建立新一代病因学流行病学研究框架不可或缺的工具。

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。