蓝斑核生物标志物：与早期Tau病理、认知及阿尔茨海默病风险的关联

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07007208

标准获取流程：

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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。

数据说明

疾病：阿尔茨海默病。蓝斑（LC）中早期的tau蛋白病理可能诱发蓝斑-去甲肾上腺素（LC-NA）系统功能障碍，促成初始认知衰退，并可能预示未来阿尔茨海默病的发生。本项目具有以下目标：1）将体内测量的蓝斑功能的不同生物标志物与阿尔茨海默病风险及未来阿尔茨海默病的发生相关联，以评估它们对最早期的阿尔茨海默病诊断的相关性；2）探究蓝斑生物标志物如何解释无症状老年个体潜在的脑tau蛋白病理；一个相关目标将是验证蓝斑生物标志物作为tau蛋白病理发生的可靠替代指标；3）研究蓝斑生物标志物与认知表现之间的联系。为实现这些目标，项目将在来自INSPIRE-T队列的健康老年志愿者（n=100，年龄>60岁）中评估蓝斑神经元完整性、蓝斑-前脑连通性以及蓝斑紧张性和相位性活动的生物标志物。此外，将使用tau特异性示踪剂进行正电子发射断层扫描（PET）检查。还将进行详细的认知评估，包括对先验的去甲肾上腺素依赖性及非依赖性认知功能的评估。

在研究队列（n = 100）中，一半志愿者将基于遗传性阿尔茨海默病风险（APOE4阳性）招募，另一半则基于无该风险（APOE4阴性）招募。

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。