睡眠、衰老与阿尔茨海默病风险

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01962779

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：睡眠呼吸障碍，阿尔茨海默病。睡眠呼吸障碍（SDB）是一种常见疾病，估计在老年人中的患病率范围为30-80%。晚年生活中这一高发病率的相关性正逐渐显现，因为近期的证据表明，SDB可能与轻度认知障碍和痴呆的发展有关。阿尔茨海默病（AD）是最常见的痴呆形式，影响近45%的85岁以上人口。海马萎缩和葡萄糖代谢减退，以及脑脊液（CSF）中β-淀粉样蛋白42（Aβ42）、磷酸化tau蛋白（P-Tau）和总tau蛋白（T-Tau）水平的变化，已被证明可用于预测认知正常的老年人未来的认知衰退，这表明在风险受试者中，AD病理在认知障碍出现之前即可被检测到。这一“症状前阶段”，此时组织损伤轻微，其检测先于临床症状，是进行风险因素分析和干预试验的理想时期。

我们的初步数据首次表明，在认知正常的老年人中，SDB的严重程度（以伴有4%血氧饱和度下降的呼吸事件、呼吸暂停低通气指数4%[AHI4%]衡量）与脑脊液P-Tau和T-Tau升高、内侧颞叶葡萄糖摄取下降（以FDG-PET测量）、海马体积缩小以及纵向记忆衰退相关。这些发现提出了一个问题：是AD组织损伤导致老年人SDB，还是SDB作为神经退行性变的风险因素？本项目拟议的母基金在NYU脑健康中心（CBH）开展，是一项由NIH资助的为期5年、纳入180名正常老年人（50-95岁）的纵向研究，受试者将接受完整的基线和24个月随访评估。检查包括MR成像：使用NYU新型动脉自旋标记（ASL）方案进行结构和脑血流（CBF）成像，以及CO2呼吸后区域脑血管反应性评估（VR-CO2）；还包括血浆和CS

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。