阿尔茨海默病影像与临床数据分析数据集_Alzheimer_s_Disease_Imaging_and_Clinical_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：阿尔茨海默病, 脑部MRI, 认知评估, 影像分析, 临床数据, 疾病诊断, 机器学习, 神经影像
数据概述：
该数据集包含来自OASIS（开放访问系列影像研究）项目的多模态数据，记录了参与者的脑部MRI影像和相关临床信息，用于阿尔茨海默病的研究与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为横断面研究，记录了特定时间点的影像和临床状态。
地理范围：数据来源于OASIS项目，可能包含多个研究中心的数据，覆盖范围未明确，但通常为北美地区。
数据维度：包括脑部MRI影像（以PNG格式提供，用于可视化和特征提取）和结构化CSV文件中的临床信息。CSV文件包含参与者的ID、性别、年龄、教育程度、SES（社会经济地位）、MMSE（简易精神状态检查）、CDR（临床痴呆评定量表）、eTIV（估计总颅内容积）、nWBV（标准化全脑体积）、ASF（颅骨面积比例）以及用于划分训练集、验证集和测试集的标签。
数据格式：主要为PNG图像格式的MRI影像和CSV格式的结构化临床数据，便于影像分析和数据分析。
来源信息：数据来源于OASIS项目，已进行标准化处理，提供了用于不同研究目的的数据分割。
该数据集适合用于阿尔茨海默病相关的影像学研究、临床数据分析和机器学习模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于阿尔茨海默病诊断、疾病进展预测、影像学特征分析等研究，如基于MRI影像的疾病分期、临床指标与影像特征的关联分析。
行业应用：为医疗影像分析和人工智能领域提供数据支持，尤其是在辅助诊断系统、风险评估模型的开发中具有应用前景。
决策支持：支持临床医生进行疾病诊断、评估患者认知能力以及制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为医学影像学、神经科学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解脑部影像分析和疾病诊断流程。
此数据集特别适合用于探索脑部影像特征与临床指标之间的关系，以及构建基于影像和临床数据的预测模型，从而提高阿尔茨海默病的早期诊断和治疗效果。
