帕金森病GBA多模态研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04101968

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   • 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

疾病：帕金森病、GBA基因突变、戈谢病。研究依据：携带GBA基因突变的人患帕金森病（PD）的风险更高，且若已患PD，更可能出现认知衰退和痴呆。PD患者的认知问题与大脑化学物质乙酰胆碱的功能障碍有关，并可能与大脑中tau蛋白的积累有关。以往研究中的另一项观察发现，分析在计算机上的打字模式有助于区分健康人与PD患者。假设：研究者假设，与无GBA突变的患者相比，GBA相关PD患者会有更严重的乙酰胆碱功能障碍和tau蛋白积累，且这些变化可能在无症状阶段（即携带突变但无PD症状的人）就已开始。研究者还认为，仅通过分析受试者在计算机上的打字方式，就能识别出多巴胺丢失程度较高的受试者。研究设计：研究者将招募25名携带GBA突变的受试者（10名PD患者和15名无症状携带者）。

所有参与者将接受临床评估和分型检测，随后将进行脑部MRI以及三次PET扫描，分别使用tau示踪剂、乙酰胆碱示踪剂和多巴胺能示踪剂。还将采集血样用于分析GCase（与GBA突变相关的酶）。对帕金森病诊断/治疗的影响：研究结果将有助于理解GBA相关帕金森病患者脑内发生的变化，并有望揭示非GBA相关帕金森病的病理生理机制，以及认知衰退（尤其是早期阶段）的分子相关性。分型数据结合多巴胺能成像将阐明利用分型模式识别早期帕金森病患者的可能作用。后续开发步骤：本研究的结果可能

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。