健康成人CAIDE痴呆风险升高、认知、脑脊液生物标志物与血管负荷数据
该数据集来自Gipuzkoa Alzheimer Project研究,纳入认知正常成人,按CAIDE评分9分界分为痴呆高风险组(n=82)与低风险组(n=293),平均年龄57.6岁

基本信息
资源简介
健康成人CAIDE痴呆风险升高、认知、脑脊液生物标志物与血管负荷数据
Data from: Increased CAIDE dementia risk, cognition, CSF biomarkers and vascular burden in healthy adults
该数据集来自Gipuzkoa Alzheimer Project研究,纳入认知正常成人,按CAIDE评分9分界分为痴呆高风险组(n=82)与低风险组(n=293),平均年龄57.6岁。数据涵盖认知复合评分、APOE基因型、MRI白质高信号以及脑脊液Aβ1-42、t-tau、p-tau水平(n=218)。可用于分析CAIDE痴呆风险与执行功能、视知觉等认知表现的关系,并探索血管负荷和脑脊液淀粉样变及神经退行性变生物标志物在其中的作用(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:研究CAIDE痴呆风险评分升高的健康个体的认知特征,并探讨这种关联是否与血管负荷以及淀粉样变和神经退行性变的脑脊液生物标志物有关。方法:来自Gipuzkoa Alzheimer Project研究的认知正常参与者(平均年龄=57.6岁)根据CAIDE评分截断值9被分类为痴呆高风险(HR,n=82)或低风险(LR,n=293)。比较两组之间的认知复合评分。我们通过广义线性模型探讨了APOE基因型、MRI白质高信号(WMH)和脑脊液(n=218)中淀粉样蛋白-β1-42(Aβ1-42)、总tau(t-tau)和磷酸化tau(p-tau)水平在CAIDE与认知之间关联中的作用。结果:高风险参与者在执行功能(EF)(p=.001)和视知觉方
【主题与分类】
主题标签:Neuropsychological assessment、Cerebrospinal fluid、Cohort studies、Alzheimer's disease。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://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.0f454q8
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.0f454q8
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 150.1 KB。
数据说明
目的:探讨CAIDE痴呆风险评分升高的健康个体的认知特征,并探究这种关联是否与血管负荷及淀粉样变性和神经退行性变的脑脊液生物标志物相关。方法:来自Gipuzkoa阿尔茨海默项目研究的认知正常参与者(平均年龄=57.6岁)根据CAIDE评分临界值9被分为痴呆高风险组(HR,n=82)和低风险组(LR,n=293)。比较两组之间的认知复合评分。我们通过广义线性模型探讨了APOE基因型、MRI白质高信号(WMH)以及脑脊液(n=218)中淀粉样蛋白-β1-42(Aβ1-42)、总tau(t-tau)和磷酸化tau(p-tau)水平在CAIDE与认知之间关联中的作用。结果:高风险组参与者在执行功能(EF)(p=.001)和视觉感知与建构(VPC)(p<.001)复合评分上得分较低。EFc与CAIDEp-tau(p=.001)、CAIDEt-tau(p=.001)和WMH(p=.003)相关。VPCc与APOE(p=.001)、Aβ1-42(p=.004)、APOEAβ1-42交互作用(p=.003)和WMH(p=.004)相关。
全球记忆表现与Aβ1-42(p = .006)、APOE(p = .008)及其交互作用(p = .006)相关。分析已根据年龄、教育、性别、病前智力和压力进行调整。结论:根据CAIDE评分,痴呆风险增高的健康参与者在执行功能和视觉感知与构建方面表现较差。这种差异与APOE、WMH和阿尔茨海默病生物标志物有关。
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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