中国认知障碍纵向老龄化研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病方向,覆盖Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、血管性痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆以及抑郁和焦虑等状况

Shanghai Mental Health CenterShanghai Mental Health Center
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Mild Cognitive ImpairmentAlzheimer DiseaseDementia, VascularDementia With Lewy BodiesDementia FrontalDepressionAnxiety
The China Longitudinal Aging Study of Cognitive Impairment

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

中国认知障碍纵向老龄化研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病方向,覆盖Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、血管性痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆以及抑郁和焦虑等状况。研究采用神经心理测验组合评估受试者认知功能,并在筛查期完成脑MRI与生化检查,同时采集血浆、血清、尿液和粪便等样本。数据可用于认知障碍与痴呆相关分类、认知功能评估及多模态生物标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、Dementia, Vascular、Dementia With Lewy Bodies、Dementia Frontal、Depression、Anxiety。研究中使用神经心理测验组合评估受试者的认知功能。筛查期将进行脑MRI和生化检查。研究中将采集受试者的血浆、血清、尿液和粪便等样本。

【主题与分类】

主题标签:Mild Cognitive Impairment、Alzheimer Disease、Dementia, Vascular、Dementia With Lewy Bodies、Dementia Frontal、Depression、Anxiety。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03672448

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03672448

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

研究条件:轻度认知障碍、阿尔茨海默病、血管性痴呆、路易体痴呆、额叶痴呆、抑郁症、焦虑症。研究中采用神经心理测试组合来评估受试者的认知功能。筛选期间将进行脑部MRI和生化检查。研究中将收集受试者的血浆、血清、尿液和粪便等样本。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案