DC 衰老与标本库纵向研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病方向,聚焦衰老、阿尔茨海默病、痴呆、轻度认知障碍及衰老障碍

Georgetown UniversityGeorgetown University
clinicaltrials
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基因组预测Alzheimer DiseaseDementiaMild Cognitive ImpairmentAgingAging Disorder
DC Longitudinal Study on Aging and Specimen Bank

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

DC 衰老与标本库纵向研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病方向,聚焦衰老、阿尔茨海默病、痴呆、轻度认知障碍及衰老障碍。研究通过血液和/或脑脊液中的多种生化检测、基因检测、认知状态评估及生活方式问卷,探索辅助阿尔茨海默病及其他神经退行性疾病生前诊断的可行性。受试者可仅参加主研究,或同时参加主研究与纵向子研究;主研究包含单次访视,记录人口学与医学信息、进行简短认知测试并采集血液和/或脑脊液标本用于研究检测,同时开展基因检测,不进行临床实验室检测,也不向受试者告知结果(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、痴呆、轻度认知障碍、衰老、衰老障碍。这些研究将检验使用血液和/或脑脊液中的多种生化检测、基因检测、认知状态评估和生活方式问卷来辅助阿尔茨海默病及其他神经退行性疾病生前诊断的可行性。受试者有2种参与选择。他们可以仅参加主研究,或参加主研究和纵向子研究。主研究包括一次访视,届时将记录人口学和医学信息、进行简短认知测试,并采集血液和/或脑脊液(CSF)(可选)标本用于研究检测。将进行基因检测。不会进行临床实验室检测,也不会向受试者告知任何结果。在纵向子研究期间

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer Disease、Dementia、Mild Cognitive Impairment、Aging、Aging Disorder。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/NCT03702907

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    • 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

条件:阿尔茨海默病、痴呆、轻度认知障碍、衰老、衰老障碍。这些研究将检验利用血液和/或脑脊液中的多种生化检测、基因检测、认知状态评估以及生活方式问卷,以辅助阿尔茨海默病及其他神经退行性疾病生前诊断的可行性。受试者有两种参与选择。他们可以仅参与主研究,或参与主研究及纵向子研究。主研究包括一次单次访视,届时将记录人口学和医学信息、进行简短认知测试,并采集血液和/或脑脊液(CSF)(可选)标本用于研究检测。将进行基因检测。不会进行临床实验室检测,也不会向受试者告知任何结果。

在纵向子研究期间,每位受试者将被要求参与持续的纵向研究访视,届时将记录人口统计学和医学信息,进行认知测试和生活方式问卷收集,并采集血液和/或脑脊液(CSF)标本用于研究检测。如果符合条件并同意参与纵向子研究,受试者将被要求到诊所进行初次研究访视,然后根据其所归属的组别(认知正常(CN)、轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默病(AD)、其他神经退行性疾病),每年或每两年返回一次,进行持续的随访诊所访视。CN参与者将每两年来诊所一次,在间隔年份进行电话随访,直至研究结束。MCI、AD及被诊断为任何其他神经退行性疾病的其他参与者将每年到诊所一次,直至研究结束。认知正常组的参与者还将在未到诊所的那一年参加一次简短的电话访视。

此次通话仅用于评估/更新您的病史。

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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