ADNI 阿尔茨海默病神经影像倡议数据集
数据集：原始数据集以 .csv 文件形式从 ADNI 数据库下载。它包含来自 1450 名参与者的人口学、心理学、遗传学、神经影像和生物样本信息的 100 多个变量
基本信息
资源简介
ADNI 阿尔茨海默病神经影像倡议数据集
该数据集源自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI），原始数据以 .csv 文件形式从 ADNI 数据库下载，包含来自 1450 名参与者的人口学、心理学、遗传学、神经影像和生物样本信息，变量超过 100 个。数据集在发布前移除了所有涉及侵入性方法的变量，例如神经影像和生物样本相关字段，并筛选出在初次筛查访视时未表现出认知损伤的参与者。认知状态通过临床痴呆评定量表（CDR）判定，该量表是一种半结构化访谈，用于评估记忆、判断等能力。研究还在 3 至 5 年间收集了随访 CDR 评分，以判断参与者是否发展为轻度认知损伤（MCI）。数据集由阿尔茨海默病神经影像学倡议提供，经 Zenodo 发布，采用知识共享署名 4.0 国际许可协议。
【数据集背景】
该数据集面向神经系统疾病中的阿尔茨海默病研究领域，由阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）提供，发布机构为 Zenodo，发布时间为 2025 年。其原始数据来自 ADNI 数据库，以 .csv 文件形式下载，旨在支持对认知功能变化及轻度认知损伤发展的研究。数据集在构建时对原始变量进行了筛选，去除了所有通过侵入性方法获取的变量，例如神经影像和生物样本相关信息，从而形成一个以非侵入性评估为主的数据集合，便于围绕人口学、心理学和遗传学等维度开展分析。
【数据内容】
数据集包含来自 1450 名参与者的 100 多个变量，覆盖人口学、心理学、遗传学、神经影像和生物样本信息。经过变量清理后，涉及侵入性方法的变量（如神经影像和生物样本相关字段）已被移除。数据集中包含用于描述变量含义的说明，其中涉及一个关键变量：轻度认知损伤（Mild Cognitive Impairment），其度量方式为二值标记，取值为 T 或 F，对应健康为 0、损伤为 1，用于表示参与者在 3 至 5 年内是否发展为轻度认知损伤。参与者均为在初次筛查访视时未表现出认知损伤的个体，其认知状态依据临床痴呆评定量表（CDR）判定，该量表通过半结构化访谈评估记忆和判断等能力。
【采集与来源】
数据来源于 ADNI 数据库，原始数据集以 .csv 文件形式下载。参与者经过筛选，仅纳入初次筛查访视时未表现出认知损伤的个体，该判定基于临床痴呆评定量表（CDR）这一半结构化访谈工具，用于评估记忆和判断等技能。随后在 3 至 5 年间收集随访 CDR 评分，以确定参与者是否发展为轻度认知损伤（MCI）。数据集的来源站为 doi.org，发布机构为 Zenodo，作者为阿尔茨海默病神经影像学倡议。
【适用场景】
该数据集适用于围绕阿尔茨海默病及轻度认知损伤的研究，尤其是基于非侵入性变量分析认知状态变化与 MCI 发展的场景。由于数据包含人口学、心理学和遗传学等信息，并提供了 3 至 5 年内是否发展为轻度认知损伤的二值标记，可用于构建或评估预测模型、开展纵向认知变化分析，以及研究基线特征与后续认知结局之间的关联。数据集去除了神经影像和生物样本等侵入性变量，因此更适合不依赖这些侵入性检测手段的研究设计。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
数据集在构建时移除了所有涉及侵入性方法的变量，例如神经影像和生物样本信息，因此不包含这些维度的数据。参与者仅纳入初次筛查访视时未表现出认知损伤的个体，认知状态通过临床痴呆评定量表（CDR）判定，随访 CDR 评分在 3 至 5 年间收集，用于确定是否发展为轻度认知损伤。源站未提供其他关于数据质量、缺失值或样本代表性的进一步说明。
【引用与许可】
该数据集由阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）提供，发布机构为 Zenodo，发布时间为 2025 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议。使用时应遵循该许可协议的署名要求。源站未提供具体的引用格式说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.14883087
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 174.7 KB。
数据说明
数据集 原始数据集以 .csv 文件形式从 ADNI 数据库下载。该数据集包含来自 1450 名参与者的 100 多个变量，涵盖人口统计学、心理、遗传、神经影像和生物样本信息。数据集中删除了所有采用侵入性方法的变量，例如神经影像/生物样本。研究选取了在初次筛查访视时未表现出认知障碍的参与者。这是通过临床痴呆评定量表（CDR）确定的；CDR 是一种半结构化访谈，用于评估记忆和判断等能力。在 3 至 5 年间收集了随访 CDR 评分，以确定他们是否发展为轻度认知障碍（MCI）。所包含变量的描述见下文：变量描述 变量 指标 表键：值 简要描述 受损 T 或 F 健康：0，受损：1 3-5 年内轻度认知障碍 Apoe4 # 否
无：0，有：1，两个：2 APOE4基因携带者 年龄 岁 分类 个人年龄 性别 分类 男性：1，女性：2 出生时指定性别 族裔 分类 西班牙裔：1，非西班牙裔：2 西班牙裔特定族裔 种族 分类 亚裔：2，黑人或非裔：4，白人：5，报告多种族：6 种族背景 手 分类 右手：1，左手：2 优势手类型 婚姻 分类 已婚：1，丧偶：2，离婚：3，从未结婚：4，未知：5 婚姻状况 住所 分类 房屋：1，公寓（产权）：2，公寓（租赁）：3，移动房屋：4，退休社区：5，其他：8 居住类型 退休 分类 已退休：1，未退休：2 退休状态 职业 分类 1级（如清洁工）：1，2级（如屠夫）：2，3级（如商店经理）：3，4级（如中学教师）：4 职业复杂性 教育年限 连续 正规教育年限 抑郁测试分数 连续 老年抑郁量表——抑郁的测量指标（总分/15；> 5表示抑郁） NIQ测试分数 连续 神经精神科问卷——与阿尔茨海默病一致的行为改变的测量指标，如妄想、幻觉、激越
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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