预测前驱期痴呆

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07516119

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数据说明

疾病状态：轻度认知障碍（MCI）、阿尔茨海默痴呆（AD）、阿尔茨海默病（AD）、APOE-4阳性。这是一项观察性、首次人体（FIH）队列研究，对ApoE4阳性成人进行为期两年的随访，以评估多模态“进展与风险”（P&R）模型在预测哪些人将发展为极早期、经生物标志物确认的阿尔茨海默病所致轻度认知障碍（MCI）方面的效果。该研究结合遗传风险、血液生物标志物、数字化测试和可穿戴设备数据，对目前认知正常或仅极轻微受影响的人群进行风险分层。背景与动机 阿尔茨海默病通常历经多年缓慢发展，始于一个漫长的“临床前”阶段，在此期间人们认知正常，但大脑中悄然累积疾病相关变化。在这一时期，细微的认知变化可能在症状达到MCI或痴呆水平之前出现。磷酸化tau 217（pTau217）的血液和脊髓液标志物已成为 underlying 阿尔茨海默病理的高度准确指标，以及从MCI进展为痴呆的预测因子，在既往研究中其性能（AUC值）处于0.8-0.9范围。

临床痴呆评定量表，尤其是盒子总和（CDR-SB），是一种经过充分验证的方法，可将人们从认知正常到极轻度损害和MCI进行分期，其中即使微小的变化也反映出有意义的临床转变。然而，像CDR这样的工具通常需要知情者提供信息，并且在初级保健中并不常规用于那些看起来认知正常的人。与此同时，大型遗传学研究已表明，晚发性阿尔茨海默病具有高度多基因性：许多常见遗传变异，连同APOE ε4等位基因，共同塑造了个体的遗传风险。多基因风险评分（PRS）通过整合数千个遗传变异的信息来总结这种遗传风险，这些变异根据其在全基因组关联研究中与阿尔茨海默病的关联进行加权。这些评分，尤其是与APOE状态一起考虑时，可以帮助识别出发展为Al

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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