眼动测试在痴呆鉴别诊断中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01577394

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：路易体病、阿尔茨海默病。路易体痴呆（DLB）是神经退行性痴呆的第二大常见病因。在早期阶段，DLB与阿尔茨海默病（AD）的鉴别诊断可能具有挑战性。鉴于DLB患者对胆碱酯酶抑制剂反应良好，但对在DLB中禁忌使用的神经阻滞剂药物表现出敏感性，因此鉴别诊断尤为重要。DLB的进展往往比阿尔茨海默病更快。诊断准确性可能得以提高。易于操作的动眼记录可能有助于识别和可靠评估DLB患者波动性注意表现。

主要目标：- 通过眼动测量改善疾病早期阶段DLB与AD的鉴别诊断
次要目标：* 检查眼动记录与评估注意力能力及其波动的神经心理学检查之间的关联 * 评估补充神经心理学测试在区分DLB与AD病例中的益处 * 检查DLB病例中海马体积与神经心理学检查之间的关系 * 检查MRI（支持向量机）在DLB与AD之间的诊断性能 * 检查脑脊液α-突触核蛋白浓度在区分DLB与AD中的价值 * 评估一年时眼动测试评分和神经心理学测试评分的变化 方法与设计 纵向多中心研究，纳入100名诊断为DLB或AD的患者。一年时进行临床检查。

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。