超高分辨率PET在衰老、神经变性与精神障碍中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07509125

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：阿尔茨海默痴呆（AD）、ALS - 肌萎缩侧索硬化、帕金森病、快速眼动睡眠行为障碍（iRBD）、PSP - 进行性核上性麻痹、MSA - 多系统萎缩、路易体痴呆（DLB）、ALS伴额颞叶痴呆（ALS/FTD）。本研究旨在利用超高分辨率（UHR）PET成像，更深入地了解健康衰老以及神经和精神疾病（如阿尔茨海默病（AD）、帕金森病及相关运动障碍、肌萎缩侧索硬化（ALS）和精神障碍）中大脑和脊髓的变化。研究人员将使用NeuroExplorer PET/CT系统，这是一种新型扫描仪，能够比常规PET更详细地显示大脑和脊髓中的微小结构。本研究旨在回答的主要问题包括：* 在健康衰老过程中，微小但重要的大脑区域（如蓝斑、黑质和丘脑核团）如何变化？* 神经退行性疾病和精神障碍中会出现哪些早期大脑变化，这些变化能否有助于改善早期诊断？

参与者将：

• 接受使用不同示踪剂的PET和MRI脑部扫描，以测量脑代谢（18F-FDG）、突触密度（¹⁸F-SynVesT-1）、多巴胺转运体（¹⁸F-PE2I）和tau蛋白积累（¹⁸F-MK6240）。
• 根据其所在组别，完成与记忆、情绪以及运动或精神症状相关的认知和临床评估。

本研究将纳入健康志愿者以及因阿尔茨海默病、ALS、帕金森病及相关疾病或精神障碍导致轻度认知障碍的患者。研究结果将有助于绘制健康衰老的详细脑成像图谱，并识别不同疾病的早期生物标志物，以支持未来更好的诊断和治疗。

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。