晚发性抑郁人群痴呆风险临床风险评分预测数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07676851

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：阿尔茨海默病痴呆（AD）、痴呆、晚年抑郁症（LLD）、风险评分、预测、中国人群、Obs e r、观察性队列研究。本观察性研究的目标是了解一种利用电子病历数据开发的积分风险评分预测模型能否预测中国老年人从老年抑郁症进展为痴呆的风险。其旨在回答的主要问题是：较高的积分风险评分是否会增加抑郁症老年人患痴呆的风险？该积分风险评分预测模型在识别抑郁症老年人中痴呆高风险个体方面的准确性如何？参与者将照常接受其常规医疗照护。本研究不会专门进行任何新的治疗、检查或操作。研究团队将从其电子病历中收集数据，包括抑郁症诊断、痴呆诊断、合并症、用药记录和随访信息。积分风险评分将基于这些常规收集的临床数据计算。

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。