法国国家阿尔茨海默病数据库

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03687112

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

疾病：阿尔茨海默病。阿尔茨海默病（AD）是公共卫生领域的一大难题。法国国家阿尔茨海默病数据库（BNA）记录了法国记忆单元（报告）和独立专家进行的所有医疗行为。2008年，国家阿尔茨海默病计划2008-2012的目标是加强对阿尔茨海默病（AD）及相关障碍（混乱）的研究，促进早期诊断，同时改善患者管理并支持护理人员（采石场）。该计划的一个特定部分促成了法国国家阿尔茨海默病数据库（BNA）的创建，以提供流行病学数据及活动指标。自2009年起，BNA收集的信息包括一组有限的数据（阿尔茨海默病最低信息语料库CIMA），涉及由全国共识定义的人口统计学、临床和诊断数据。变量的数量有限，以便于并改善对该国家数据库的参与。

参与者包括中心报告（CM）（（讲座））和资源与搜索（研究）中心记忆（报告）（CMRR）以及独立专家。2015年，超过500个中心向BNA发送了CIMA。2014-2019年神经退行性疾病计划希望继续并扩大BNA。

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。