阿尔茨海默病认知衰退研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03946930

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。目前缺乏关于阿尔茨海默病（AD）老年患者认知加速衰退危险因素的信息。据报道，神经退行性变的程度和白质病变是重要因素。此外，可能还有一些生物标志物，例如炎症细胞因子，可促进认知衰退。照护安排和体力活动的影响也可能很重要。阿尔茨海默病中存在胰岛素信号传导受损。因此，我们建议对AD老年患者开展一项队列研究。该研究将基于一个正在进行的AD登记库，该登记库旨在识别AD的遗传生物标志物。可获得详细的神经认知测试和生活方式信息。此外，对所有AD受试者进行了脑部容积MRI扫描。假设是MRI脑容量、血清生物标志物、体力活动和身体功能与AD老年患者的认知衰退独立相关。目的是识别认知加速衰退的危险因素，以便设计预防措施，延缓AD患者的依赖发生。

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。