阿尔茨海默病与路易体痴呆患者的诊断生物标志物与症状

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05768425

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。

数据说明

疾病：路易体痴呆、阿尔茨海默病、轻度认知障碍。背景：由于人口普遍老龄化，丹麦及全球痴呆症患者人数正在增加。路易体痴呆（DLB）是导致痴呆的神经退行性疾病中第二常见的病因。DLB的特征是在痴呆明显显现前数年即出现许多前驱症状。目前，对前驱期症状的病程知之甚少，此外，DLB的诊断在临床上具有挑战性，尤其是在早期阶段。一种用于检测错误折叠α-突触核蛋白（aSyn）的新技术是实时震动诱导转化技术（RT-QuIC），该技术可能有助于支持诊断过程。目的：确定哪种生物样本单独或与其他生物样本联合，能通过RT-QuIC检测aSyn最准确地区分DLB患者与阿尔茨海默病（AD）患者。

设计：横断面病例对照研究，评估RT-QuIC检测不同生物样本（脑脊液、皮肤、嗅黏膜、唾液、粪便和尿液）中病理性α-突触核蛋白的诊断准确性，比较DLB患者与AD患者。患者还将接受认知功能、自主神经功能障碍和运动障碍的测试评分。

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。