阿尔茨海默病患者的多模态评估数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者，旨在通过结合多种评估模态来映射大脑变化
基本信息
资源简介
阿尔茨海默病患者的多模态评估数据集
该数据集英文名为 Multimodal Assesment of Alzheimer Patients，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦于轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者，旨在通过结合多种评估模态来映射大脑变化。数据集涉及的条件包括轻度认知障碍、晚发型阿尔茨海默病、认知障碍和痴呆。其核心思路是整合MRI、EEG、血液样本、粪便样本以及认知测试等多种评估手段，从结构、功能、电活动、蛋白质、细菌组成和认知功能等多个层面获取信息，以支持对MCI和AD患者脑部变化的综合研究。该数据集属于神经系统疾病/阿尔茨海默病分类，主题标签涵盖轻度认知障碍、晚发型阿尔茨海默病、认知障碍和痴呆。
【数据集背景】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，针对的是轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者。相关项目旨在通过结合不同的评估模态来映射这些患者的大脑变化。数据集涉及的条件包括轻度认知障碍、晚发型阿尔茨海默病、认知障碍和痴呆。其背景立足于对MCI和AD患者脑部变化的综合评估需求，通过多模态手段获取更全面的信息。
【数据内容】
数据集包含多种评估模态所获取的数据。在MRI方面，研究人员有机会分析大脑的结构和功能变化。在EEG方面，将测量电活动的变化。血液样本允许研究人员分析特定的痴呆和炎症蛋白质。粪便样本可用于评估细菌组成。此外，认知测试允许评估受影响的特定认知功能部分。这些内容共同构成了对MCI和AD患者的多维度评估数据。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出，相关项目通过结合不同评估模态来映射MCI和AD患者的大脑变化。采集涉及MRI、EEG、血液样本、粪便样本以及认知测试等多种方式。源站未提供具体的采集时间、地点、样本量或采集流程等细节。
【适用场景】
该数据集适用于对轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者进行多模态评估的研究场景。具体而言，可用于分析大脑结构和功能变化、测量电活动变化、分析特定的痴呆和炎症蛋白质、评估细菌组成，以及评估受影响的特定认知功能部分。其主题标签涵盖轻度认知障碍、晚发型阿尔茨海默病、认知障碍和痴呆，适合与这些条件相关的研究使用。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。该数据集涉及多种评估模态，包括MRI、EEG、血液样本、粪便样本和认知测试，但源站未说明如何访问、处理或分析这些数据。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量与限制的具体信息。
【引用与许可】
源站未提供关于引用与许可的具体信息。
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://clinicaltrials.gov/study/NCT06448403
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
条件：轻度认知障碍、阿尔茨海默病、晚发型、认知障碍、痴呆。该项目旨在通过结合不同的评估方式，描绘轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者的大脑变化。在MRI中，研究人员将有机会分析大脑的结构和功能变化。在EEG中，将测量电活动的变化。血液样本使研究人员能够分析特定的痴呆和炎症蛋白，而粪便样本可用于评估细菌组成。此外，认知测试允许评估受影响的特定认知功能部分。
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。
