基于血液生物标志物分层的疑似阿尔茨海默病痴呆患者临床特征研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07875998

标准获取流程：

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数据说明

条件：阿尔茨海默病痴呆。这是一项在天津市安定医院开展的前瞻性观察性研究。将在3年的招募期内共纳入很可能为阿尔茨海默病的患者。根据经验证的血浆p-Tau217截断值，参与者将被分层为p-Tau217阴性组、p-Tau217阳性组和灰区组。基线评估包括人口学数据、体格检查、神经心理量表（如MMSE、MoCA、NPI、CDR、ADL、CBI和CGI），以及脑MRI和Aβ-PET成像。将采集外周血样本用于检测Aβ42、Aβ40、Aβ42/40比值、p-Tau217、NfL、GFAP及ApoE基因分型。受试者将接受常规临床管理，不限制研究特定的药物，并将在6个月、12个月和18个月时间点进行随访评估。

主要目的是比较p-Tau217阴性和p-Tau217阳性两组在神经精神量表（NPI）全部12个维度上的差异，并比较随访期间认知下降、新发严重痴呆行为和精神症状（BPSD）、脑血管事件及住院的发生率。探索性目的是在p-Tau217阴性参与者中，结合基线BPSD特征、影像学白质高信号负荷以及包括NfL、IL-6和GFAP在内的血液生物标志物，开发一个简单的预后风险分层模型，该探索性分析后续需要验证。符合条件的参与者年龄为50-90岁，符合2011年NIA-AA很可能阿尔茨海默病痴呆诊断标准，MMSE评分<24，CDR>0.5，Hachinski缺血量表≤4。排除患有其他明确神经认知障碍、严重不稳定系统性或神经系统疾病的受试者。本研究已获天津市安定医院伦理委员会批准。所有参与者或其法定监护人在进行任何研究相关程序前将提供书面知情同意。

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。