轻度认知障碍与阿尔茨海默病中的皮层紊乱测量

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05579236

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

疾病：轻度认知障碍、阿尔茨海默病、痴呆。这是一项多中心观察性纵向队列研究，旨在评估和优化皮质紊乱测量（CDM）技术在轻度认知障碍和前驱期/轻度阿尔茨海默病患者诊断与预后中的应用。CDM是一种新型MRI分析工具，可量化灰质中的皮质及区域弥散张量成像信号，以观察与神经退行性变相关的病理变化。本研究参与者将接受为期2年的监测。研究目的：* 评估CDM在检测表现为轻度认知障碍或早期痴呆的参与者2年内认知和功能指标进行性变化方面的准确性。* 确定CDM（横断面和纵向）与标准认知和功能评估指标变化之间的关系。* 探索患者及陪护者对痴呆诊断历程的看法和体验，以及他们对CDM实施的看法。

• 探讨将CDM增强MRI作为阿尔茨海默病早期诊断形式，用于表现为MCI或轻度AD的患者，与当前实践相比所引入的成本与后果。

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。