阻塞性睡眠呼吸暂停对阿尔茨海默病发展是否重要？

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05094271

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数据说明

条件：OSA、睡眠呼吸暂停、阻塞性睡眠呼吸暂停、阿尔茨海默病。目标1：我们将使用近期验证的新型简化技术，评估已知AD高风险老年个体（对比非OSA匹配对照）中OSA的内在型（机制），这些技术无需进行繁琐复杂的整夜实验来评估内在型（主要结局指标为环路增益）。我们将进一步评估不同环路增益和咽部塌陷程度的老年OSA患者对O2治疗在呼吸结局方面的预测反应。假设1：相当比例的高AD风险OSA患者应根据病理生理评估预测为O2响应型。目标2：我们将对高AD风险OSA患者（从目标1中招募，必要时纳入其他患者）进行氧疗与室内空气的整夜机制研究。鉴于老年患者对PAP的频繁不耐受，我们预期氧疗可能成为这一脆弱人群的可行治疗方法。

我们将重点关注呼吸结局（主要结局：呼吸暂停低通气指数），但同时评估睡眠依赖性记忆巩固在单词配对任务中的表现，因为这对老年人有重大影响。假设2：与室内空气相比，氧气将改善有阿尔茨海默病风险的特定老年OSA患者的OSA和神经认知结局。目标3：来自目标1的临床前AD伴OSA患者及非OSA对照者将接受结构和分子脑成像，重点关注海马萎缩作为记忆巩固的预测因子。我们还将评估内侧颞区的淀粉样蛋白和tau蛋白，将其作为OSA严重程度的函数以及神经认知功能的预测因子。该目标将为设计一项使用神经影像结局的稳健临床试验奠定基础。假设3：在有阿尔茨海默病风险的OSA患者中，记忆巩固受损是海马体积的函数。目标4：我们将对伴有临床前AD的OSA患者进行一项氧气与PAP治疗的初步随机试验。假设4：在伴有OSA的临床前AD中，氧气将是一种可

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

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