较高体重指数与老年人后部默认网络连接降低相关
肥胖是一种复杂的神经行为障碍，已被认为与脑结构和功能的变化有关。然而，肥胖对衰老人群功能连接和认知的影响在很大程度上仍不清楚
基本信息
资源简介
较高体重指数与老年人后部默认网络连接降低相关
该数据集围绕“较高体重指数与老年人后部默认模式网络连接降低之间的关联”这一主题构建，来源于神经影像数据共享平台 neurovault.org，在站内被归入神经系统疾病 / 其他类别。其核心研究背景是：肥胖作为一种复杂的神经行为障碍，已被认为与脑结构和功能的变化有关，但肥胖对衰老人群功能连接和认知的影响在很大程度上仍不清楚。基于此，该数据集聚焦于体重指数（BMI）、静息态网络连接与认知表现之间的关系，研究对象为莱比锡文明疾病研究中心（LIFE）队列中712名健康且特征明确的老年人。整体而言，该数据集可用于考察老年人群中BMI与默认模式网络功能连接之间的关联，尤其是后扣带皮层与楔前叶区域。
【数据集背景】
肥胖是一种复杂的神经行为障碍，已被认为与脑结构和功能的变化有关。然而，肥胖对衰老人群功能连接和认知的影响在很大程度上仍不清楚。该数据集正是针对这一研究空白而建立，关注体重指数、静息态网络连接以及认知表现之间的关联，研究对象来自莱比锡文明疾病研究中心（LIFE）队列中的健康老年人。该数据集在站内分类为神经系统疾病 / 其他，来源站为 neurovault.org。
【数据内容】
该数据集对应的研究纳入了712名健康且特征明确的老年人，年龄范围为60–80岁，平均BMI为27.6 kg/m² ± 4.2 SD。其中主样本为 n = 521，重复样本为 n = 191。研究统计分析了BMI、静息态网络连接与认知表现之间的关联，采用多变量模型选择方法，随后进行单变量分析以校正可能的混杂因素。结果显示，较高的BMI与后扣带皮层和楔前叶的默认模式功能连接降低显著相关。该效应在进一步校正后仍保持稳定。源站描述在此处未完整提供后续内容，因此更完整的校正变量、认知指标细节及具体影像指标未予展示。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 neurovault.org。研究对象来自莱比锡文明疾病研究中心（LIFE）队列，为60–80岁的健康、特征明确的老年人。源站描述未提供具体的影像采集参数、扫描设备、扫描序列、预处理流程或数据采集时间等信息。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于研究与老年人肥胖相关的静息态功能连接变化，尤其是体重指数与默认模式网络后部区域（后扣带皮层和楔前叶）连接之间的关系。也可用于关注BMI、静息态网络连接与认知表现之间关联的分析场景，并适合在老年人样本中考察可能的混杂因素校正后的稳定效应。由于源站未提供更细化的认知任务、影像模态和完整行为指标，具体适用场景的边界需以源站实际提供的数据为准。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用说明、文件格式、目录结构、预处理步骤或分析代码等信息。该研究在统计分析中采用了多变量模型选择方法，随后进行单变量分析以校正可能的混杂因素，但源站描述未给出可复现的操作流程或使用指南。
【质量与限制】
该数据集样本量较大，包含712名健康老年人，并设置了主样本（n = 521）和重复样本（n = 191），研究结果报告了较高BMI与后扣带皮层和楔前叶默认模式功能连接降低之间的显著关联，且该效应在进一步校正后保持稳定。这些特征有助于增强结果的稳健性。但源站描述未提供完整的混杂因素列表、认知表现的具体结果、影像数据质量指标、缺失数据情况以及重复样本的具体验证结果。此外，源站描述在“The effect remained stable after co”处中断，后续内容未予展示，因此无法判断完整校正模型和附加分析的全部细节。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用限制或授权要求等信息。
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。
免登录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://neurovault.org/collections/2143
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
肥胖是一种复杂的神经行为障碍，与大脑结构和功能的改变有关。然而，肥胖对衰老人群功能连接和认知的影响在很大程度上尚不清楚。因此，本研究在莱比锡文明疾病研究中心（LIFE）队列的712名健康、特征明确的老年人（60-80岁，平均BMI 27.6 kg/m2 ± 4.2 SD，主样本：n = 521，复制样本：n = 191）中，确定了体重指数（BMI）、静息态网络连接与认知表现之间的关联。统计分析包括多变量模型选择方法，随后进行单变量分析以校正可能的混杂因素。结果显示，较高的BMI与后扣带皮层和楔前叶默认模式功能连接降低显著相关。在控制年龄、性别、头动、配准质量、心血管和遗传因素后，该效应仍然稳定，并在复制分析中同样得到验证。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
