跌倒：临床前阿尔茨海默病的标志物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04949529

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

条件：跌倒、阿尔茨海默病。阿尔茨海默病（AD）是一种缓慢进展的神经退行性疾病。向症状性AD的转化在数年时间内缓慢发生，经历一系列以分子生物标志物变化为标志的临床前阶段。功能性活动能力和跌倒是否为AD的临床前标志物尚不清楚。这项纵向临床研究评估了一组认知正常个体，他们目前正在奈特阿尔茨海默病研究中心（Knight ADRC）接受全面的临床、神经心理学和生物标志物评估。他们每年接受一次居家跌倒风险和功能性活动能力评估，并前瞻性确定跌倒事件。将功能性活动能力评估与脑病理学指标（即淀粉样变性、tau蛋白和神经退行性变）进行比较，使研究人员能够描述跌倒和功能性活动能力变化在AD临床前阶段发生的时间特征。本研究还使用结构方程模型探讨临床前AD中跌倒和功能性活动能力的中枢和外周系统机制。

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。