预测MA进展的新影像学生物标志物
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦阿尔茨海默病进展的影像学生物标志物研究。源站描述指出，AD病理机制涉及能量代谢通路改变，超高场7T MRI凭借更高空间分辨率和先进成像技术，有助于揭示疾病进展机制，磁共振波谱（MRS）可安全耦合于脑MRI检查，多核1H-31P代谢成像有望提供代谢
基本信息
资源简介
预测MA进展的新影像学生物标志物
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦阿尔茨海默病进展的影像学生物标志物研究。源站描述指出，AD病理机制涉及能量代谢通路改变，超高场7T MRI凭借更高空间分辨率和先进成像技术，有助于揭示疾病进展机制，磁共振波谱（MRS）可安全耦合于脑MRI检查，多核1H-31P代谢成像有望提供代谢信息。数据可用于探索影像标志物与疾病进展的关联，支持预测建模研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：阿尔茨海默病、磁共振波谱、超高场7T、疾病进展、MR生物标志物。AD的病理生理机制复杂。除淀粉样斑块和神经原纤维变性外，能量通路、氧化磷酸化和糖酵解存在代谢改变，这些过程参与脑功能。多位作者已通过磷酸化增加展示了一系列早期代谢失调，而磷酸化增加是神经元死亡的起源。超高场成像（7T MRI）凭借更好的空间分辨率和先进成像技术，可能有助于阐明阿尔茨海默病的进展机制。磁共振波谱（MRS）检查可耦合于脑MRI，对患者无额外风险。多核1H-31P代谢成像是一种有前景的工具，可提供关于
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer Disease、Magnetic Resonance Spectroscopy、Ultra High Field 7T、Progression of Disease、MR Biomarkers。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/NCT05939362
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/NCT05939362
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、磁共振波谱、超高场7T、疾病进展、MR生物标志物。阿尔茨海默病的病理生理机制复杂。除淀粉样斑块和神经原纤维变性外，还存在能量代谢途径的代谢改变，即氧化磷酸化和糖酵解，这些过程参与脑功能。多位作者已通过磷酸化增加在神经元死亡起源中的作用，展示了一系列早期代谢失调。超高场成像（7T MRI）凭借其更好的空间分辨率和先进成像技术，可能有助于揭示阿尔茨海默病的进展机制。磁共振波谱（MRS）检查可与脑MRI联合进行，对患者无额外风险。多核1H-31P代谢成像是一种有前景的工具，可提供AD代谢演变特征的信息。因此，我们提出一项针对早期AD患者的7T MRI-MRS纵向研究。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
