特发性嗅觉丧失者的α-突触核蛋白Rt-quic与神经系统症状

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05740683

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

病症：特发性嗅觉丧失、特发性嗅觉减退、特发性嗅觉功能障碍。背景：在丹麦及全球范围内，由于人口普遍老龄化，痴呆症患者数量正在增加。路易体痴呆（DLB）是导致痴呆的神经退行性疾病中第二常见的病因。DLB的特点是在痴呆明显之前多年就有许多前驱症状。目前，对前驱期症状的发展过程了解甚少，此外，DLB的诊断在临床上颇具挑战性，尤其是在早期阶段。DLB与帕金森病（PD）相似，其特征是α-突触核蛋白的积累，这种蛋白错误折叠并在神经元内聚集形成所谓的路易体；这被认为驱动了神经退行性变。一种测量错误折叠α-突触核蛋白的新技术是实时震动诱导转化（RT-QuIC），它可能能够支持诊断过程，并有助于识别前驱期DLB患者。

这将能够更早地缓解症状并提供照护，并可能促进对目前尚缺的疾病修饰疗法的探索。目标。本项目总体目标是识别前驱期DLB的早期临床预警信号和生物标志物。方法。研究1：对嗅觉功能障碍患者与无嗅觉功能障碍个体进行探索性横断面病例对照研究，通过RT-QuIC评估病理性α-突触核蛋白以及DLB和帕金森病的前驱症状。研究2：在丹麦登记系统中对帕金森病和痴呆的诊断进行纵向随访。

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。