瑞典 BioFINDER 睡眠研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07533799

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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：帕金森病、快速眼动睡眠行为障碍（iRBD）、路易体病、突触核蛋白病、突触核蛋白病。总体目标：该设置使研究能够检验关于神经退行性疾病与RBD之间关系的若干假设。在此，主要具体目标总结如下：1. 将招募早期帕金森病患者，以评估该队列在诊断时及随访时伴随RBD的频率。纵向设置使研究能够检验以下主张：伴有RBD的早期帕金森病患者代表帕金森病的一种更严重亚型，以及这是否反映在纵向收集的血液、脑脊液或影像生物标志物中。2. iRBD个体代表帕金森综合征的重要前驱阶段，此处纳入以研究临床症状、血液和脑脊液生物标志物、影像学模式随时间的变化，从而更好地理解这些神经退行性疾病的最早症状阶段。3.

纵向采集的多模态生物标志物使本研究得以探讨共病病理（如阿尔茨海默病病理的存在）是否会影响前驱期或早期帕金森病患者的临床与生物标志物随时间的变化轨迹。4. 轻微运动症状被认为是突触核蛋白病的一般特征，即使在前期阶段也是如此。然而，常规神经系统检查中使用的临床量表可能对轻微运动症状的细微恶化不敏感。因此，将采用GAITRite®和Mobility Lab®建立一套方案来表征队列中的运动功能。除此之外，患者被要求在其手机上 下载一款应用程序（Roche-PD app），通过每周的运动功能和认知功能测试，可以持续监测症状的进展。这一设置将使本研究能够开发具有临床意义的疾病标志物。研究计划：患者人群：本研究计划招募早期帕金森病患者、iRBD患者以及健康对照者参与当前研究。早期帕金森病患者将从Memo

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。