纵向早发性阿尔茨海默病研究方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03507257

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：早发性阿尔茨海默病、阿尔茨海默病、轻度认知障碍。LEADS研究是一项非随机、自然史、非治疗性研究。入组参与者必须年龄在40-64岁（含），患有因阿尔茨海默病导致的轻度认知障碍或很可能阿尔茨海默病痴呆（认知受损参与者），或没有显著记忆障碍（认知正常[CN]参与者）。约850名认知受损参与者（650名早发性阿尔茨海默病[EOAD]和200名早发性非阿尔茨海默病[EOnonAD]）和100名CN参与者将在美国约20个中心入组。在美国以外的约5个中心，约400名认知受损参与者和10名CN参与者将入组。认知受损参与者将参加研究48个月以上；CN参与者将参加研究24个月以上。参与者将接受纵向临床和认知评估、计算机化认知测试、生物标志物和基因检测、PET（FDG、淀粉样蛋白和tau）和MRI脑部扫描，以及可选的脑脊液（CSF）采集。

参与者将被邀请考虑捐献遗体脑组织。LEADS研究的主要目标是：* 收集早发性认知障碍（EOAD / EOnonAD）个体及认知正常（CN）对照者的纵向评估和生物标志物数据；* 比较EOAD与CN，以及EOAD与来自阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）的晚发性阿尔茨海默病（LOAD）之间的基线和纵向认知与功能特征；以及* 研究纵向临床和认知评估与多模态成像及生物流体标志物的关联，这些标志物反映了AD病理生理级联反应的不同要素。

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。