阿尔茨海默病异常改变的功能连接数据集
该数据集包含了基于多中心大样本神经影像数据识别出的阿尔茨海默病患者大脑中216条显著受损且稳定可重复的功能连接数据，数据模态主要为脑功能连接矩阵，主要用于研究阿尔茨海默病的脑网络异常模式、探索其认知损伤的神经机制，并为疾病生物标记物的发现提供数据基础。
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病异常改变的功能连接数据集
【一句话概览】
阿尔茨海默病与广泛的功能连接异常相关，是一种失连接疾病。由于数据异质性，该病功能连接损伤的稳定可重复标志物长期缺乏。本研究基于多中心大样本数据集，识别出阿尔茨海默病中稳定可重复的功能连接损伤，该数据集包含216个显著受损的功能连接。基于这一发现，可进一步阐明阿尔茨海默病大脑活动的异常模式，有助于探索其认知障碍与疾病机制（来源 braindatacenter.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Functional connectivity dataset of abnormal alterations in Alzheimer''s disease》。
【数据内容】
源站原始描述：Alzheimer''s disease is associated with widespread functional connectivity abnormalities and is a disease of disassociation. Stable reproducible markers of functional connectivity impairment in Alzheimer''s disease have long been lacking, limited by data heterogeneity. This study identifies stable reproducible functional connectivity impairments in Alzheimer''s disease based on a multicenter large-sample dataset. This dataset includes 216 significantly impaired functional connectivity for Alzheimer…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：阿尔茨海默病与广泛的功能连接异常相关，是一种失连接疾病。长期以来，由于数据异质性限制，一直缺乏稳定可重复的阿尔茨海默病功能连接损伤标志物。本研究基于多中心大样本数据集，识别出阿尔茨海默病中稳定可重复的功能连接损伤。该数据集包含216个阿尔茨海默病显著受损的功能连接。基于这一发现，可进一步阐明阿尔茨海默病大脑活动的异常模式，有助于探索其认知障碍和疾病机制。
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer''s disease、Functional connectivity、Magnetic Resonance Imaging。
【获取与许可】
源站页面：https://www.braindatacenter.cn/datacenter/web/#/dataSet/details?id=1795327391008006145
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://www.braindatacenter.cn/datacenter/web/#/dataSet/details?id=1795327391008006145
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
该数据集是一个针对阿尔茨海默病（AD）的脑功能连接异常研究数据集。阿尔茨海默病被认为是一种与大脑功能连接广泛异常相关的“失连接”疾病。本数据集基于多中心、大样本的神经影像数据，识别并整理了阿尔茨海默病患者中216条具有显著损伤且稳定可重复的功能连接。这些数据有助于清晰揭示阿尔茨海默病的脑活动异常模式，为探究其认知损伤机制、寻找可靠的生物标记物以及理解疾病病理提供重要支持。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
