InRAD 观察性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07213700

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；
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   • 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

疾病条件：阿尔茨海默病（AD）、轻度认知障碍（MCI）、主观认知下降（SCD）、非阿尔茨海默型退行性痴呆。研究方案由所有InRAD观察性研究研究者共同拥有。参与InRAD的所有中心均为数据控制者。InRAD为数据处理者，提供运营管理和系统支持。研究类型：前瞻性、非干预性、多国观察性队列研究。研究目标：InRAD观察性研究的首要目标是收集并分析真实世界数据（RWD），以评估阿尔茨海默病患者的长期疾病结局和治疗安全性。该研究旨在：* 评估疾病阶段转换、认知和功能随时间的变化。* 考察人口统计学特征、合并症、诊断和监测检测、药物暴露与结局之间的关系。* 比较不同国家和地区的疾病人口统计学特征和结局。* 描述医疗事件的发生情况，包括严重不良事件（SAEs）和不良事件（AEs），尤其是与AD特异性治疗相关的事件。

研究人群：正在接受阿尔茨海默病诊断检查或已确诊的成人。包括已治疗、符合治疗条件和未治疗的患者。参与者必须就诊于InRAD中心，并提供知情同意以进行长期随访。招募与同意：招募面向拥有合格研究者的全球临床中心。需获得患者以及（如适用）其照护者的知情同意。同意内容包括授权将假名化的人口统计学和医疗数据共享给InRAD登记处。数据收集：研究者使用InRAD Web云端数据录入平台，并同意至少每年为其患者收集规定的最低数据集：最低数据集（MDS）：* 患者人口统计学资料 * 疾病特征 * 临床结局 * 安全性数据 * 治疗详情 除最低数据集外，研究者还可从扩展数据集中收集各种疾病特异性或其他感兴趣的数据字段：Ext

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。