New IDEAS:痴呆影像-淀粉样蛋白扫描证据研究
New IDEAS是一项在clinicaltrials.gov登记的研究数据集,聚焦阿尔茨海默病、痴呆与轻度认知障碍。研究计划在30个月内于美国多地招募7000名符合入组条件的Medicare受益人,其中至少2000名Black/African American、至少2000名Latino/Hisp

基本信息
资源简介
New IDEAS:痴呆影像-淀粉样蛋白扫描证据研究
New IDEAS是一项在clinicaltrials.gov登记的研究数据集,聚焦阿尔茨海默病、痴呆与轻度认知障碍。研究计划在30个月内于美国多地招募7000名符合入组条件的Medicare受益人,其中至少2000名Black/African American、至少2000名Latino/Hispanic,另至多3000名其他种族和族裔背景参与者。参与者依据PET前疾病阶段被分类为MCI或痴呆,并依据PET前临床表现被分类为典型或非典型AD临床表型,可用于痴呆病因与影像证据相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阿尔茨海默病、痴呆、轻度认知障碍。研究将在30个月内于美国各地站点知情同意并招募共7000名符合研究入组条件的Medicare受益人。为确保多样性,研究将招募至少2000名Black/African American、至少2000名Latino/Hispanic,以及至多3000名来自其他种族和族裔背景的额外参与者。根据PET前的疾病阶段,所有参与者将被分类为MCI或痴呆作为其疾病阶段。根据PET前的临床表现,所有参与者将被分类为具有“典型”(即进行性遗忘型)或“非典型”AD临床表现,作为痴呆或MCI的潜在原因。痴呆专科医生将与拥有受过培训的放射科/核医学医生和访问权限的PET设施合作
【主题与分类】
主题标签:Alzheimer's Disease、Dementia、Mild Cognitive Impairment。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04426539
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04426539
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:阿尔茨海默病、痴呆、轻度认知障碍。共有7,000名符合研究入选标准的医疗保险受益人将在30个月内于美国各地的研究中心签署知情同意书并入组。为确保多样性,该研究将至少纳入2,000名黑人/非裔美国人、至少2,000名拉丁裔/西班牙裔,以及最多3,000名来自其他种族和族裔背景的额外参与者。根据PET前的疾病阶段,所有参与者将被归类为以MCI或痴呆作为其疾病阶段。根据PET前的临床表现,所有参与者将被归类为具有“典型”(即进行性遗忘型)或“非典型”AD临床表现,作为痴呆或MCI的潜在病因。痴呆专科医生将与拥有受过培训的放射科医生/核医学医生且具备进行淀粉样蛋白PET条件的PET设施合作。所有参与研究的医生和研究工作人员将完成全面培训,以确保遵守数据要求和研究时间表。
淀粉样蛋白PET将在各机构进行并解读,结果将提供给开具检查的痴呆症专科医生,以支持其进一步决策。痴呆症专科医生将在“PET前访视”时,根据当前临床和诊断信息,并假设未来无法获得淀粉样蛋白PET,记录其诊断和拟定的管理计划。这代表一项“思想实验”,记录如果参与者未加入New IDEAS研究、因而无法获得淀粉样蛋白PET时,专科医生将推荐的管理计划。PET结果将向患者披露,任何由此产生的管理变化(如有)将在“PET结果披露访视”时提出建议。患者将在PET后90±30天返回进行面对面的“PET后访视”。在最后一次访视时,痴呆症专科医生将记录诊断和已实施的管理计划,并将淀粉样蛋白PET纳入临床决策。将收集Medicare索赔数据
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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