认知障碍与痴呆个体的多模态生物标志物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07812480

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：痴呆症、轻度认知障碍（MCI）。这是一项横断面、观察性、病例对照研究，旨在表征和比较三组受试者的血浆胶质纤维酸性蛋白（GFAP）、定量脑电图（EEG）和基于MRI的脑体积测量：健康对照、轻度认知障碍（MCI）参与者以及任何病因所致痴呆（阿尔茨海默病、血管性、路易体、额颞叶或混合性）参与者。血浆GFAP是一种星形胶质细胞活化标志物，将通过自动化化学发光免疫分析（如可用，采用Lumipulse或Alinity平台）或常规ELISA从EDTA采集的血液中进行定量。结构性脑体积测量（海马、内侧颞叶和全脑/脑室体积）将通过3特斯拉MRI使用3D T1加权MPRAGE序列及自动分割得出。静息态EEG将使用19通道10-20电极蒙太奇记录，以进行标准频段的定量频谱功率分析。

所有参与者将接受标准化的临床与心理测量评估，包括蒙特利尔认知评估（MoCA）、临床痴呆评定量表（CDR），以及通过Katz指数和Lawton-Brody工具性日常生活活动量表进行的功能评估，以在生物标志物采集前确认分组分类。本研究填补了文献中的一项空白：尽管血浆GFAP、MRI体积测量和EEG均已分别被验证为神经退行性变的标志物，但很少有研究在涵盖从正常认知到痴呆的完整连续谱的单一队列中联合获取这三种模态的数据，而在埃及或更广泛的中东/北非人群中、涵盖所有痴呆病因而非仅阿尔茨海默病的研究则更少。本研究的结果旨在为开发联合生物标志物组合提供依据，以实现对正常认知老化、MCI和痴呆更早期、更准确的鉴别。

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。