韩国痴呆临床研究中心(CREDOS)(或CRCD)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦阿尔茨海默病(AD)与轻度认知障碍(MCI),旨在构建并维护相关队列,研究流行病学、进展速率、危险因素与预后因素,并探索神经心理学评估、外周与脑脊液标志物、结构与功能神经影像等生物标志物

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clinicaltrials
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表格预测Alzheimer's Disease
Clinical Research Center for Dementia of South Korea (CREDOS)(or CRCD)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

韩国痴呆临床研究中心(CREDOS)(或CRCD)

Clinical Research Center for Dementia of South Korea (CREDOS)(or CRCD) 是一个聚焦于阿尔茨海默病(Alzheimer's Disease, AD)的临床研究数据集,来源于 clinicaltrials.gov,在分类上归属于神经系统疾病下的阿尔茨海默病方向。该数据集围绕阿尔茨海默病与轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment, MCI)展开,核心目标包括构建并维护相关研究队列,开展流行病学、进展速率、危险因素与预后因素的研究,并探索神经心理学评估、外周与脑脊液标志物、结构与功能神经影像等多类生物标志物。其主题标签为 Alzheimer's Disease,可为阿尔茨海默病及相关认知障碍的研究提供系统化的临床研究数据支撑。

【数据集背景】

该数据集对应韩国痴呆临床研究中心(Clinical Research Center for Dementia of South Korea)的相关研究工作,登记来源为 clinicaltrials.gov,研究条件为阿尔茨海默病。研究的总体目标定位于阿尔茨海默病及轻度认知障碍的临床与流行病学研究,通过建立长期随访队列,系统观察疾病的发生、发展与转归,为理解该疾病的自然史和寻找可干预因素提供基础。数据集在分类体系中归入神经系统疾病 / 阿尔茨海默病,主题标签为 Alzheimer's Disease,体现出其专注于神经退行性认知障碍领域的研究定位。

【数据内容】

依据源站描述,该研究的具体目标涵盖三个层面:一是构建并维护阿尔茨海默病与轻度认知障碍的队列;二是研究流行病学特征、疾病进展速率、危险因素与预后因素;三是研究生物标志物,包括神经心理学评估、外周与脑脊液标志物,以及结构与功能神经影像。由此可知,数据集内容围绕上述研究目标组织,涉及认知功能评估、体液标志物检测和神经影像检查等多维度信息,服务于对阿尔茨海默病与轻度认知障碍的综合刻画。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov,属于临床研究注册与信息发布平台。源站描述中列出的研究条件为阿尔茨海默病,研究目标涉及队列建设与维护、流行病学与进展研究以及多类生物标志物研究。关于具体的采集流程、样本量、随访周期、采集机构数量等细节,源站未提供。

【适用场景】

基于其研究目标,该数据集适用于阿尔茨海默病与轻度认知障碍相关的队列研究,可用于探讨疾病的流行病学特征、进展速率、危险因素与预后因素;也适用于生物标志物方向的研究,包括神经心理学评估指标、外周与脑脊液标志物以及结构与功能神经影像的分析。对于需要结合多模态信息理解认知障碍发生发展的研究场景,该数据集具有潜在的参考价值。具体适用条件与使用范围,源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01198093

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。本研究的具体目标是:(1)构建并维护阿尔茨海默病(AD)和轻度认知障碍(MCI)队列;(2)研究流行病学、进展速度、危险因素、预后因素;(3)研究生物标志物,如神经心理评估、外周及脑脊液标志物、神经影像(结构和功能)

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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