基于血液生物标志物的神经退行性疾病或精神障碍诊断与监测回顾性观察研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07314190

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：阿尔茨海默病、路易体痴呆（DLB）、额颞叶痴呆（FTD）、重性抑郁障碍（MDD）、双相Ⅰ型障碍、精神分裂症、帕金森病。本研究将收集患者和对照组的临床与生物标志物数据，以识别 a）用于精神障碍的血液诊断生物标志物，以及 b）可作为主要神经精神症状替代终点的血液生物标志物。具体研究问题如下：血液生物标志物能否为重性抑郁障碍、双相障碍或精神分裂症提供更快速、更客观的诊断？相同的生物标志物是否也有助于与神经退行性疾病进行鉴别诊断？在重性抑郁障碍、双相障碍、精神分裂症、阿尔茨海默病、路易体痴呆、额颞叶痴呆或帕金森病患者中，血液突触生物标志物是否与脑结构和功能改变、认知表现及精神症状相关？血液突触生物标志物能否预测重性抑郁障碍、双相障碍或精神分裂症患者的治疗反应？

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。