法国帕金森病队列 - NS-PARK

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04888364

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

条件：帕金森病。法国国家帕金森病临床研究网络（NS-PARK/FCRIN）汇集了法国所有帕金森病（PD）专家中心。其宗旨是促进帕金森病及运动障碍疾病的临床研究，更好地理解帕金森病的病理生理机制，推动新治疗策略的开发，并迈向个性化医疗。为协助各中心进行预筛查，2016年建立了一个全国性帕金森病患者登记系统，收集各中心随访患者的最低限度相关临床信息，包括人口学数据、诊断年龄、标准化运动和非运动症状评估以及治疗情况。患者每次在中心就诊时数据均会更新。事实上，该登记系统已成为NS-PARK中心随访帕金森病患者的纵向队列。2020年，NS-PARK获得资助，为该临床队列配套建设生物样本库。

NS-PARK队列的目的是描述法国临床常规中帕金森病进展的自然史，开发描述不同进展特征的新帕金森病模型，并提出基于帕金森病病理生理机制的患者分层。该队列还将作为一个平台，用于发现新的帕金森病基因以及疾病进展或治疗反应的遗传修饰因子。

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。