瑞典BioFINDER-记忆门诊研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06122415

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：轻度痴呆、轻度认知障碍、主观认知下降、阿尔茨海默病、路易体病、额颞叶变性、血管性痴呆。导致记忆困难或痴呆的疾病诊断往往具有挑战性。若不使用脑脊液检测等先进方法，目前约有25-30%的患者无法获得正确诊断。然而，研究人员最近开发出了具有高诊断准确性的新型血液生物标志物，现在希望探究这些标志物最终能否替代脑脊液检测。这是因为与脑脊液检测相比，血液检测更具成本效益，且对患者而言明显更为便捷。本研究纳入了1200名在马尔默Skåne大学医院记忆门诊接受临床评估的患者，进行血液和脑脊液样本采集。血液样本被送往使用新型血液生物标志物进行分析。

随后，将结果与脑脊液临床分析的结果进行比较，以确定其在常规临床实践中作为脑脊液检测替代方案的性能如何，以及血液检测是否改善患者护理。该比较由主治医师分三步进行：1. 在无法获取血液检测和脑脊液检测结果的情况下进行评估。2. 仅可获取血液检测结果的情况下进行评估。3. 可获取血液检测和脑脊液检测结果的情况下进行评估。目的 1）前瞻性验证血浆AD生物标志物在专科记忆门诊接受评估的认知症状患者诊断中的应用。研究者旨在通过使用高性能血浆检测方法，在2-3年内研究血浆AD生物标志物在真实世界环境中的临床稳健性和准确性，重点关注专科记忆门诊人群（n=1200）。在本研究中，血浆样本作为临床实践的一部分进行采集，并在整个研究期间每两周分析一次（而非单批次/在研究结束时分析）。研究者

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。