记忆障碍临床队列

该数据集为clinicaltrials.gov来源的观察性临床队列,覆盖神经退行性疾病、轻度认知障碍、痴呆与阿尔茨海默病

Yonsei UniversityYonsei University
clinicaltrials
浏览 8
医学影像预测Neurodegenerative DiseaseMild Cognitive ImpairmenDementiaAlzheimer Disease
Clinical Cohort of Memory Disorders

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

记忆障碍临床队列

该数据集为clinicaltrials.gov来源的观察性临床队列,覆盖神经退行性疾病、轻度认知障碍、痴呆与阿尔茨海默病。队列将库存血液标本与临床及脑影像数据关联,用于记忆障碍中生物标志物的发现与验证。计划入组1550人,包括1500名50岁及以上成人和50名19-30岁健康对照,采用多中心设计,由非概率抽样入组,可支持生物标志物相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经退行性疾病、轻度认知障碍、痴呆、阿尔茨海默病。该观察性临床队列将库存血液标本与临床及脑影像数据关联,以支持记忆障碍中生物标志物的发现与验证。方案规定采用多中心设计,涉及Severance Hospital、Gangnam Severance Hospital和Yongin Severance Hospital。计划入组1550人:1500名50岁及以上成人和50名19-30岁健康对照(25名男性、25名女性)。各站点目标为Severance Hospital 550人(含年轻对照),其他每个站点500人。总体研究期为自IRB批准起120个月。医院就诊者和通过大学公告栏及在线广告招募的年轻志愿者将在知情同意后通过非概率抽样入组。入组独立于the speci

【主题与分类】

主题标签:Neurodegenerative Disease、Mild Cognitive Impairmen、Dementia、Alzheimer Disease。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://clinicaltrials.gov/study/NCT07880275

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    • 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

研究条件:神经退行性疾病、轻度认知障碍、痴呆、阿尔茨海默病。本观察性临床队列将库存血液标本与临床及脑影像数据相关联,以支持记忆障碍领域生物标志物的发现与验证。研究方案规定采用多中心设计,涉及Severance医院、Gangnam Severance医院和Yongin Severance医院。计划入组1,550例:1,500例50岁及以上成人,以及50例19-30岁健康对照(25名男性和25名女性)。各中心目标为:Severance医院550例(包括年轻对照),其余各中心各500例。总体研究期为自IRB批准起120个月。医院就诊者和通过大学公告栏及在线广告招募的年轻志愿者将在知情同意后通过非概率抽样入组。入组与所接受的具体药物无关。对于同意能力受限且MMSE评分低于15分的患者,将按照已批准的知情同意程序额外获取家属代表同意。

前瞻性招募和标本采集将与现有临床记录的收集相结合,包括入组前的记录。数据包括人口统计学资料、教育程度、病史和家族史、合并症、用药情况、身高、体重、腰围、实验室检查结果以及认知和神经心理学评估。方案中描述的测量工具包括韩国简易精神状态检查、首尔神经心理筛查成套测验、临床痴呆评定量表、总体衰退量表和简版老年抑郁量表。将收集现有的脑MRI和PET数据,并与临床和生物标志物结果相关联。当现有信息不足以进行诊断分类时,可根据专科医生的判断进行额外的诊断性检查,研究将支持额外费用。记忆障碍队列的目标随访时间为5年。可获得的纵向临床、认知和影像学数据

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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