用于改善阿尔茨海默病临床研究招募的本地潜在参与者登记库数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.9p8cz8wzc

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。

数据集大小约 2.0 MB。

数据说明

UCI C2C是一个本地在线潜在参与者注册系统。C2C的目的是提高UCI临床研究招募的效率。尽管该注册系统设计时侧重于临床前AD试验，但它也是任何经机构审查委员会（IRB）批准进行人体受试者研究的UCI研究人员的资源。允许在临床前AD试验之外进行额外招募，1）提高了注册系统对本地研究事业的整体价值，2）通过增加其科学价值改善了注册系统的风险-收益比，3）增加了个人注册者被联系参与某项研究的可能性，从而改善参与者参与度。要加入注册系统，访问注册网站的人员需提交其电子邮件地址。随后，一封个性化电子邮件会邀请其通过研究电子数据采集（REDCap）调查数据收集工具完成完整注册。在通过身份验证防止机器人侵入后，注册者以电子方式签署知情同意书（补充材料）并完成注册调查。

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。