前瞻性队列中生物学定义AD的频率与年龄、性别、APOEε4及认知障碍的关系

目的:评估生物学定义阿尔茨海默病(AD)的频率与年龄、性别和APOEε4的关系,以及临床定义AD与生物学定义AD之间不一致率

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蛋白质预测阿尔茨海默病生物标志物认知障碍淀粉样蛋白PETtau-PET前瞻性队列
Frequency of biologically-defined AD in relation to age, sex, APOEε4 and cognitive impairment in a prospective cohort study

基本信息

模态
蛋白质
大小
0.003927248 GB
任务类型
预测
许可
https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

前瞻性队列中生物学定义AD的频率与年龄、性别、APOEε4及认知障碍的关系

目的:评估生物学定义阿尔茨海默病(AD)的频率与年龄、性别和APOEε4的关系,以及临床定义AD与生物学定义AD之间不一致率

Frequency of biologically-defined AD in relation to age, sex, APOEε4 and cognitive impairment in a prospective cohort study

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:评估生物学定义阿尔茨海默病(AD)的频率与年龄、性别和APOEε4的关系,以及临床定义AD与生物学定义AD之间不一致率。方法:我们评估了认知正常(CU)老年人(n=166)、遗忘型轻度认知障碍(n=77)和很可能AD痴呆(n=62)受试者,这些受试者接受了痴呆专科医生和神经心理学家的评估,以及使用[18F]AZD4694的淀粉样蛋白PET和使用[18F]MK6240的tau-PET。个体根据其AD生物标志物谱进行分组。生物学定义AD的阳性预测值根据临床诊断进行评估。AD生物标志物谱的频率使用逻辑回归评估,报告比值比和95%置信区间。结果:很可能AD痴呆的临床诊断与生物学定义AD显示出良好的一致性(阳性预测值:85.2

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.69p8cz8zr。

【主题与分类】

主题标签:阿尔茨海默病、生物标志物、认知障碍、淀粉样蛋白PET、tau-PET、前瞻性队列。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.5061/dryad.69p8cz8zr

使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。

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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。

数据集大小约 3.9 MB。

数据说明

Joseph Therriault; Tharick Pascoal; Andrea Benedet; Jaime Fernandez-Arias; Tina Wang; Gleb Berzgin; Min Su Kang; Firoza Lussier; Mira Chamoun; Melissa Savard; Cecile Tissot; Gassan Massarweh; Jean-Paul Soucy; Paolo Vitali; Paramita Saha-Chaudhuri; Serge Gauthier; Pedro Rosa-Neto (2021). Frequency of biologically-defined AD in relation to age, sex, APOEε4 and cognitive impairment in a prospective cohort study [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.69p8cz8zr

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

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