认知训练预防阿尔茨海默病

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03848312

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

条件：年龄相关认知衰退、阿尔茨海默病及相关痴呆症。通过认知训练预防阿尔茨海默病：PACT试验。R56阶段的主要目标是确定拟议现场试验的可行性，包括达到参与者入组目标。通过招募1000名入组参与者，确定了现场试验的可行性。R56阶段的次要目标是确定参与者是否愿意加入纵向临床试验，并随后完成多专科临床诊断评估、心理测量测试、MRI、PET扫描和基因检测。还确定了参与者是否愿意允许访问医疗保险记录。该试验正在R01阶段扩展，目标是招募7600名参与者。主要目标是确定认知加工速度训练（SPT）在降低轻度认知障碍（MCI）或痴呆症发病率方面的有效性。

设计与结果：将完成一项纳入7600名65岁及以上成人的随机临床试验，以检验计算机化认知加工速度训练（SPT）在降低轻度认知障碍（MCI）或痴呆发生率方面的有效性。参与者将接受纳入/排除问卷筛查，那些可能符合条件者将完成简短记忆筛查、抑郁筛查及其他问卷。符合条件者将被随机分配到两种脑力游戏条件之一，并完成至少两次面对面、有监督的训练课程。接下来3至5个月内将在家完成额外练习，随后在1年和2年后进行强化课程。参与者最初被要求完成25次训练，并将在1年和2年后被要求完成额外10次强化训练。参与者被指导每周完成2至3次训练，直至完成25次训练。在1年时以及再次在2年时，参与者将被指导完成额外10次训练。

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。