阿尔茨海默病 EEG 诊断开发数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,面向阿尔茨海默病及相关认知障碍的 EEG 诊断开发。覆盖轻度认知障碍、阿尔茨海默病、路易体痴呆,以及正常对照中的 APOE e4 携带者与非携带者

基本信息
资源简介
阿尔茨海默病 EEG 诊断开发数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,面向阿尔茨海默病及相关认知障碍的 EEG 诊断开发。覆盖轻度认知障碍、阿尔茨海默病、路易体痴呆,以及正常对照中的 APOE e4 携带者与非携带者。受试者由痴呆专科医师依据已发表诊断标准评估,EEG 在书面知情同意后采集。数据还涉及症状前人群,包括 65-75 岁 APOE e4/4 纯合子、75-85 岁 APOE e3/4 杂合子及年龄、性别、教育匹配的 APOE e4 非携带者对照,可用于 EEG 标志物与临床诊断关联的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度认知障碍、阿尔茨海默病、路易体痴呆、正常对照 APOE e4 携带者与非携带者。经痴呆专科医师评估诊断为散发性及晚发性阿尔茨海默病痴呆、MCI 和 DLB 的患者将符合已发表的诊断标准,EEG 将通过书面知情同意获取。关于症状前患者,我们此前已表明,在我们队列中 MCI 诊断的平均年龄为 73 岁,临床前认知下降早在临床诊断前 20 年即开始,但也受 APOE 基因型影响。因此,资格将包括年龄 65-75 岁的未受损 APOE e4/4 纯合子和年龄 75-85 岁的 APOE e3/4 杂合子作为临床前 AD 亚组,以及年龄、性别和教育匹配的 APOE e4 非携带者作为未受影响对照。临床前诊断的生物标志物确认 w
【主题与分类】
主题标签:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、Dementia With Lewy Bodies。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/NCT04954183
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04954183
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- 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:
数据说明
条件:轻度认知障碍、阿尔茨海默病、路易体痴呆、正常对照APOE e4携带者与非携带者。由痴呆专科医师评估诊断为散发性及晚发性阿尔茨海默病痴呆、MCI和DLB的患者将符合已发布的诊断标准,并且脑电图将在获得书面知情同意后获取。关于症状前患者,我们先前已表明,在我们队列中MCI诊断的平均年龄为73岁,临床前认知下降最早可在临床诊断前20年开始,但也受APOE基因型影响。因此,纳入标准将包括:临床前AD亚组中年龄65-75岁的未受损APOE e4/4纯合子和年龄75-85岁的APOE e3/4杂合子,以及年龄、性别和教育程度匹配的APOE e4非携带者作为未受影响对照。将尽可能利用生物标志物确认临床前诊断(我们队列中有130名成员接受了淀粉样蛋白-PET,结果约45人为淀粉样蛋白阳性)。脑电图数据将在清醒状态下进行,包括15分钟睁眼和15分钟闭眼。
将由经过认证的脑电图技术人员按照10-20解剖系统放置32电极帽。数据将使用研究级脑电图系统记录,该系统已获得FDA 510(k)许可,可用于医学场景。受试者将坐在干扰最少的测试室中。脑电图技术人员将为受试者佩戴包含NN Ag/AgCl电极的电极帽,电极按照国际10-10系统放置,并确保电极阻抗保持在10 kΩ以下。受试者将被指示尽量减少活动,并保持放松但清醒的状态。我们将记录十五分钟的睁眼静息态脑电图。之后,受试者将被指示闭上眼睛,并被提醒保持放松但清醒,我们将记录十五分钟的闭眼静息态脑电图。在记录过程中,研究人员将监测受试者的行为和脑电图信号。如果受试者
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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