额颞叶痴呆命名障碍及其神经相关性数据集

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/8rv2zvsn2k

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

该数据集旨在研究行为变异型额颞叶痴呆（bvFTD）患者命名障碍的神经机制，通过与语义性痴呆（SD）患者进行直接比较，并分析其与脑萎缩的神经相关性。数据集包含71名bvFTD患者和32名SD患者的神经心理学测试数据，包括分级命名测试、曼彻斯特命名测试和词图匹配测试，记录了患者对动物、水果/蔬菜、衣物和家居用品等40幅图片的命名表现及错误类型分类（如语义错误、上位词错误、联想错误等）。同时，数据集提供了基于冠状磁共振扫描图像的独立视觉评分，评估了额叶和颞叶不同区域的萎缩程度，并包含患者的临床背景数据及执行功能测试分数（如词语流畅性、Weigls积木分类、Brixton空间预期测试）。该数据集主要用于研究bvFTD命名障碍是否独立于执行功能障碍，探讨语义记忆的神经基础，特别是颞极在命名过程中的作用，对理解额颞叶痴呆的临床特征和神经机制具有重要价值。

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。