SIESTA：睡眠干预提升认知状态并减少β淀粉样蛋白

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03954210

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：失眠。近期临床试验的重点是通过生活方式干预来增加锻炼和改善饮食，以期潜在预防阿尔茨海默病（AD）。然而，尽管睡眠紊乱、认知衰退与AD之间存在密切联系，但增强睡眠作为预防AD的生活方式干预措施尚未被重点关注。通过有效干预以减少睡眠障碍和睡眠疾病，大约可预防15%的AD病例。慢性失眠是最常见的睡眠障碍，至少影响40%的老年人。失眠患者更可能在长期随访中被诊断为AD，并表现出认知功能下降。AD的特征是大脑中Aβ斑块和tau缠结的积累，越来越多的证据表明睡眠受损会促进Aβ的积累。针对改善失眠的干预措施可能为初级预防提供关键机会，以减缓认知衰退并可能延迟AD的发病。

因此，本研究议程的长期目标是了解通过睡眠干预解决睡眠障碍如何能够延缓阿尔茨海默病的发病。

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。