认知健康老龄化登记:痴呆研究中的研究与观察试验(CHARIOT):前瞻性准备队列(PRO)纵向研究

研究旨在前瞻性评估与不同认知表现及纵向轨迹相关的因素和标志物,覆盖经PET成像或CSF Aβ42测量定义的不同脑淀粉样蛋白负荷水平的个体,随访时间自CPSS1筛查起最长12年

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clinicaltrials
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医学影像预测Alzheimer's Disease (AD)
Cognitive Health in Ageing Register: Investigational and Observational Trial Studies in Dementia Research (CHARIOT): Prospective Readiness Cohort (PRO) Longitudinal Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

认知健康老龄化登记:痴呆研究中的研究与观察试验(CHARIOT):前瞻性准备队列(PRO)纵向研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类,主题标签为Alzheimer's Disease (AD)。研究旨在前瞻性评估与不同认知表现及纵向轨迹相关的因素和标志物,覆盖经PET成像或CSF Aβ42测量定义的不同脑淀粉样蛋白负荷水平的个体,随访时间自CPSS1筛查起最长12年。基线及研究结束时将使用两种C2N检测(血浆Precivity AD2和Multi-Tau)评估脑淀粉样蛋白和tau负荷,并计算淀粉样蛋白概率评分2(APS2)。数据可用于认知轨迹预测及相关生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病(AD)。该研究的目的是前瞻性评估与不同认知表现及纵向轨迹相关的因素和标志物,研究对象为经PET成像或CSF Aβ42测量(在CPSS1筛查时)定义的不同脑淀粉样蛋白负荷水平的个体,随访时间自CPSS1筛查起最长12年。将在基线及研究结束时使用两种C2N检测,即血浆Precivity AD2和Multi-Tau检测,以评估脑淀粉样蛋白和tau负荷,其性能已显示与PET和CSF相当。前者同时定量特定血浆淀粉样蛋白β和tau肽浓度,以计算Aβ42/40比值和p-tau217/np-tau217(p-tau217比值)。这些比值被组合到一个专有统计算法中,以计算淀粉样蛋白概率评分2(APS2),一个数值

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer's Disease (AD)。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/NCT06953167

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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(AD)。本研究旨在从CPSS1筛选起最长12年的时间内,前瞻性评估与不同认知表现及纵向轨迹相关的因素和标志物,研究对象为经PET成像或脑脊液Aβ42检测(于CPSS1筛选时)定义的脑淀粉样蛋白负荷水平不同的个体。将在基线和研究结束时使用两种C2N检测方法,即血浆Precivity AD2和Multi-Tau检测,以评估脑淀粉样蛋白和tau蛋白负荷,这些检测已显示出与PET和脑脊液检测相当的性能。前者同时定量特定血浆淀粉样蛋白β和tau肽浓度,以计算Aβ42/40比值和p-tau217/np-tau217(p-tau217比值)。

这些比值被整合到一个专有的统计算法中,以计算淀粉样蛋白概率评分2(APS2),该评分为0-100的数值,用于判定患者通过淀粉样蛋白PET扫描检测是否存在异常升高的脑淀粉样斑块时,结果为阳性(可能性高)还是阴性(可能性低)。阴性(0-47)与淀粉样蛋白PET扫描阴性结果一致;它反映脑淀粉样斑块的可能性低,因此不符合阿尔茨海默病(AD)的神经病理学诊断。阳性(48-100)与淀粉样蛋白PET扫描阳性结果一致;它反映脑淀粉样斑块的可能性高,而脑淀粉样斑块是阿尔茨海默病(AD)的神经病理学表现之一。Multi-Tau检测测定磷酸化和非磷酸化p/non p-tau 217、p/non p-t181和p/non p-t205的各自数值及比值。仅存在高脑淀粉样蛋白和/或tau负荷并不能确立AD的临床诊断,APS2和multi-tau结果将结合其他患者信息进行解读,并进行临床相关性分析。

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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