显性遗传阿尔茨海默病网络试验：预防痴呆的机会——针对遗传突变所致早发型阿尔茨海默病高危或患者的潜在疾病修饰治疗研究 主方案DIAN-TU-001

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01760005

标准获取流程：

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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
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     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、家族性阿尔茨海默病。本研究将从显性遗传阿尔茨海默病网络（DIAN）观察性研究中招募参与者，该研究是一项由美国国立卫生研究院资助的多中心国际研究（资助编号U01-AG032438；RJ Bateman），以及显性遗传阿尔茨海默病网络试验单元（DIAN-TU）站点、DIAN-TU合作站点、DIAN扩展注册库（DIAN-EXR）和各站点确定的家族。作为DIAN-TU-001方案的一部分，参与者接受纵向评估，包括临床评估、认知测试、磁共振成像（MRI）以及淀粉样蛋白和tau正电子发射断层扫描（PET）成像，还有血液和脑脊液（CSF）分析。DIAN的参与者来自至少有一名成员被确定携带与显性遗传阿尔茨海默病（DIAD）相关突变的家族。与显性遗传阿尔茨海默病相关的早老素1（PSEN1）、早老素2（PSEN2）和淀粉样前体蛋白（APP）突变具有非常高的外显率（接近100%）。

本研究招募已知携带致病突变或存在此类突变风险（已知突变先证者的后代或兄弟姐妹）且不了解自身遗传状态的个体。由于每个家庭及每种突变的认知变化发病年龄相对一致，作为DIAN观察性研究（DIAN-OBS）方案的一部分，会为每位患病父母或每种突变确定一个发病年龄。本研究将招募无症状且处于其家庭和/或突变预期发病年龄特定时间窗口内的参与者，或具有轻度阿尔茨海默病症状的参与者。能够识别注定会发展为阿尔茨海默病（AD）的个体并高度自信地预测发病年龄，这为评估无症状及极早期阶段疗法的疗效提供了独特机会。

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。