NACC统一数据集
National Alzheimer’s Coordinating Center UDS 面向认知障碍（非特指）及相关临床研究，提供公开可访问的表格数据、标注或队列信息，适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。
基本信息
资源简介
NACC统一数据集
【一句话概览】
统一数据集（UDS）自2005年起收集纵向数据，来自美国NIA资助的阿尔茨海默病研究中心（ADRC）每年开展的标准评估，参与者涵盖ADRC临床核心全部入组人群，认知状态从痴呆、轻度认知障碍到认知正常。部分参与者还接受FTLD模块或LBD模块等特定诊断数据采集表评估。UDSv3提供英文和西班牙文版本，并因COVID-19扩大了远程医疗数据采集（来源 naccdata.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《UDSv3 - Forms and Documentation》。
【数据内容】
源站原始描述：The Uniform Data Set contains longitudinal data, collected since 2005 during standardized annual evaluations conducted at the NIA-funded Alzheimer’s Disease Research Centers (ADRCs) across the country. Participants in the study represent the entire Clinical Core enrollment of the ADRCs, with cognitive status ranging from demented to mild cognitive impairment to cognitively normal. A subset of UDS participants are also evaluated with one of the additional sets of diagnosis-specific data-collectio…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：统一数据集包含纵向数据，自2005年起在全美由NIA资助的阿尔茨海默病研究中心（ADRCs）进行的标准化年度评估中收集。研究参与者代表了ADRCs临床核心招募的全部人员，其认知状态从痴呆、轻度认知障碍到认知正常不等。UDS参与者中的一部分还会接受额外的特定诊断数据收集表之一的评估，即FTLD模块或LBD模块。对于计划实施UDS的临床医生，提供了培训材料。NACC数据的这一概述概述了UDS研究人群、收集方法及最新的参与者统计数据。UDSv3有英语和西班牙语版本。为应对COVID-19，远程医疗数据收集得到了扩展。
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer''s Disease、Dementia、Mild Cognitive Impairment、Uniform Data Set、Longitudinal、Clinical、Neuropsychological、FTLD、LBD、NACC。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://naccdata.org/data-collection/forms-documentation/uds-3
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。
暂未开放有偿下载
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://naccdata.org/data-collection/forms-documentation/uds-3
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
National Alzheimer’s Coordinating Center UDS 是与认知障碍（非特指）相关的公开数据集，包含表格数据，可用于分类、表型识别、疾病评估或算法验证。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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