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社区首页 >专栏 >adni数据集简介_ADP数据

adni数据集简介_ADP数据

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全栈程序员站长
发布于 2022-09-19 02:12:08
发布于 2022-09-19 02:12:08
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

ADNI临床数据集: 由各个学科的临床信息组成,包括招募、人口统计特征、体格检查和认知评估数据 所收集的临床数据:

基因数据: ILLUMINA SNP基因分型检测 ADNI的一个关键目标就是为研究人员提供机会,将遗传学、影像学和临床数据结合起来,帮助研究该病的机制 SNPs — 单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms) GWAS — 全基因组关联研究(Genome-Wide Association Studies) WGS — 全基因组测序 APOE的4等位基因是已知的AD最强大的遗传风险因素,如果拥有一个4等位基因的人患AD的风险增加了2- 3倍,那么如果有两个等位基因的人患AD的风险增加了12倍。 GWAS采用标记物(单核苷酸多态性(SNPs))和感兴趣的表型之间的关联测试。病例对照GWAS和其他类型的遗传关联研究的结果可以为检测ADNI成像和其他生物标志物数据集派生的定量表型提供靶点

核磁共振图像 MRI — 核磁共振成像 包括:原始、预处理和后处理的图像文件,FMRI和DTI 已收集的MRI数据:

生物标志物更适合用于识别有认知能力下降风险的参与者和衡量疾病进展。本项目将收集MRI(结构、扩散加权成像、灌注和静息状态序列);使用florbetapir F18 (florbetapir F18)或florbetaben F18 (florbetaben F18)的淀粉样PET 可得到的图像数据:

正电子发射型计算机断层显像 PET — 正电子发射型计算机断层显像 包括:原始、预处理和后处理的图像文件,PIB (ADNI1), FDG (ADNI1/GO/2), FLORBETAPIR (ADNI GO/2/3), FLORBETABEN (ADNI3)和TAU成像(ADNI3) 这些图像对于开发生物标记物以跟踪阿尔茨海默氏症进展和潜在病理变化非常重要。 收集的数据:

可得到的图像数据:

生物样本 包含:参与者的血液、尿液和脑脊液等生物样本

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/166674.html原文链接:https://javaforall.cn

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JAMA Psychiatry:精神分裂症风险的非同义突变与青少年的壳核体积的关联
请点击上面“思影科技”四个字,选择关注我们,思影科技专注于脑影像数据处理,涵盖(fMRI,结构像,DTI,ASL,EEG/ERP,FNIRS,眼动)等,希望专业的内容可以给关注者带来帮助,欢迎留言讨论,也欢迎参加思影科技的其他课程。(文末点击浏览)
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2019/11/14
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重磅综述:精神分裂症的神经影像生物标志物
摘要 精神分裂症是一种复杂的神经精神综合征,具有不同的遗传、神经生物学和表型特征。目前,没有客观的生物学指标——即生物标志物——用于指导诊断和治疗决策。神经影像学对精神分裂症中的生物标志物的探索提供了良好的方向,因为它可以捕捉分子和细胞疾病靶点或脑回路中的表型变异。这些基于生物标志物的机制或许能直接表征疾病过程的病理生理学基础,因此可以作为真正的中间或代替物。有效的生物标志物可以验证新的治疗目标或途径、预测反应、帮助患者选择治疗、确定治疗方案、并提供个性化治疗。本文讨论了一系列机制上合理的神经影像学生物标志物候选物,包括多巴胺过度活跃、N-甲基-D-天冬氨酸受体功能减弱、海马过度活跃、免疫调节障碍、连接障碍及皮质灰质体积减少。本文主要研究精神分裂症的风险、诊断、目标参与和治疗反应的假定神经影像生物标志物。最后还突出强调了为满足需求的领域,并讨论了推进生物标志物探索的策略。
悦影科技
2021/08/16
7610
重磅综述:精神分裂症的神经影像生物标志物
NC:预测阿尔茨海默病的个体进展轨迹
对阿尔茨海默病(AD)进展的预期对于评估二级预防措施是至关重要的,因其被认为可以改变疾病的发展轨迹。然而,很难预测AD的自然进展,特别是不同的功能在不同的年龄下降,不同患者的发生率不同。我们在这里评估了AD进程映射,这是一个统计模型,根据当前疾病早期阶段的医学和放射学数据,预测患者的神经心理评估和成像生物标志物的进展。我们对96000多例患者进行了该方法的测试,其中包括来自四大洲的4600多名患者。我们测量了方法准确性通过选择了在一个假设的试验中显示临床端点进展的被试。我们发现,使用预测进展者丰富人群可以使所需的样本量减少38%至50%,这取决于试验时间、结果和目标疾病阶段,从无症状的AD风险个体到早期和轻度AD被试。我们表明,该方法没有引入关于性别或地理位置的偏差,并且对缺失的数据是稳健的。它在疾病的早期阶段表现最好,因此非常适合用于预防试验。
悦影科技
2023/06/25
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Nature medicine:基于大样本的大脑衰老模式研究
大脑衰老过程受各种生活方式、环境和遗传因素,以及与年龄相关的病理的影响。磁共振成像和人工智能方法在理解衰老过程中发生的神经解剖学变化方面发挥了重要作用。大规模、多样化的人口研究能够识别由不同但重叠的病理和生物因素导致的全面和有代表性的大脑变化模式,揭示受影响大脑区域和临床表型的交叉和异质性。在此,我们利用最先进的深度表示学习方法 Surreal-GAN,并展示方法学进展和大量实验结果,阐明来自 11 项研究的 49,482 名个体的大脑衰老异质性。通过各自的测量 R 指数确定并量化了每个个体的五种主要脑萎缩模式。它们与生物医学、生活方式和遗传因素的关联为观察到的差异的病因提供了见解,表明它们有可能成为遗传和生活方式风险的大脑内表型。此外,基线 R 指数可预测疾病进展和死亡率,捕捉早期变化作为补充预后指标。这些 R 指数建立了一种测量衰老轨迹和相关大脑变化的维度方法。它们有望实现精确诊断,特别是在临床前阶段,促进个性化患者管理和有针对性的基于特定大脑内表型表达和预后的临床试验。
悦影科技
2025/04/17
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大数据助力发现阿尔茨海默症的最早征兆
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 选文|Xenia 翻译|Aileen Xenia,校对|李颖 ◆ ◆ ◆ 摘要:科学家们利用了一个强大的工具来更好地了解晚发型阿尔茨海默症的发展过程,并识别其最初的生理迹象。研究人员使用包括磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)在内的多种技术,对处于阿尔茨海默症不同阶段的1171名病人的7700多张脑成像进行了分析。 该研究使用多种成像技术在脑部包括所有灰质在内的78个区域上测量淀粉样蛋白的浓度、葡萄糖代谢、脑血流量、功能活性和脑萎缩。 图片来源:蒙特利尔神经
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人工智能有助于阿尔茨海默症的早期诊断
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【数据集】一文道尽医学图像数据集与竞赛
在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下,人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域,它们把现有的一些传统流程进行优化,大幅度提高各种流程的效率、精度、用户体验,同时也缓解了医疗资源的压力和精确度不够的问题。
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Brain:一种用于阿尔兹海默症(AD)分类的可解释的深度学习框架
阿尔茨海默病是全球范围内痴呆症的主要原因,随着人口老龄化,其发病率负担日益加重,可能超过诊断和管理能力。目前的方法综合了病史、神经心理测试和MRI来识别可能的病例,但有效的做法仍然存在差异,缺乏敏感性和特异性。该研究报告了一种可解释的深度学习策略,其以MRI、年龄、性别和精神状态测试分数的多模态信息作为输入,可以描述独特的阿尔茨海默病特征。我们的框架连接了一个全卷积网络,该网络构建了从局部大脑结构到多层感知器的疾病概率的高分辨率地图,并在准确诊断的过程中生成精确、直观的阿尔茨海默病个体风险可视化。该模型使用阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据集(n = 417)中的临床诊断阿尔茨海默病和认知正常受试者进行训练,并在三个独立队列中进行验证:澳大利亚衰老成像、生物标志物和生活方式旗舰研究(AIBL) (n = 382)、弗雷明汉心脏研究(n = 102)和国家阿尔茨海默病协调中心(NACC) (n = 582)。使用多模态输入的模型在不同数据集上表现一致,ADNI研究、AIBL、Framingham心脏研究和NACC数据集的曲线下平均面积分别为0.996、0.974、0.876和0.954。此外,我们的方法超过了由多机构执业神经学家组成的团队(n = 11)的诊断性能,并且该模型预测的高风险大脑区域密切跟踪了死后的组织病理学结果。该框架提供了一种临床适应性策略,可以使用常规可用的成像技术(如MRI)来生成阿尔茨海默病诊断的细微神经成像信号,以及一种可推广的方法,将深度学习与人类疾病的病理生理过程联系起来。
悦影科技
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读文万卷021期:帕金森病伴随轻度认知障碍的基于体素的定量磁化率图
1、Movement Disorders :帕金森病伴随轻度认知障碍的基于体素的定量磁化率图
用户1279583
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读文万卷021期:帕金森病伴随轻度认知障碍的基于体素的定量磁化率图
多模态Mamba分类器,融合3D GAN 与 ViT 进行高效特征提取与分类 !
阿尔茨海默病(AD)是老年人中常见的一种神经退行性疾病,它影响记忆力、认知功能以及日常生活活动。AD通常从轻度认知障碍(MCI)进展而来,尤其是遗忘型MCI(aMCI),其主要特征是记忆力下降。尽管aMCI患者经历了明显的记忆丧失,但他们的认知功能尚未下降到痴呆症的水平。预测aMCI患者是否会在一到三年内进展为AD对于预后至关重要。早期识别高风险患者可以制定个性化的治疗和干预计划,这有助于减缓疾病进展并提高生活质量。此外,早期预测还支持患者及其家人做出明智的决定,使他们能够在心理和实践上做好准备。研究表明,早期发现和有针对性的干预可以显著减缓或阻止AD的进展。医生使用预后预测来采取适当的管理和治疗策略。对于高风险患者,通常会采用更为积极的干预措施,如药物治疗和认知训练。诸如胆碱酯酶抑制剂(例如,多奈哌齐)和NMDA受体拮抗剂(例如,美金刚)等药物可以减轻认知症状并延缓疾病进展。对于那些预计不会很快恶化的患者,建议进行定期监测和生活方式干预。常规的认知评估和年度神经影像学检查可以早期发现潜在的变化,而非药物治疗,如认知训练有助于维持或改善认知能力。调整生活方式,包括改善饮食、锻炼和心理支持,可以增强整体健康并提高对疾病的抵抗力[1]。
未来先知
2024/08/08
8650
多模态Mamba分类器,融合3D GAN 与 ViT 进行高效特征提取与分类 !
World Psychiatry|精神疾病的潜在生物标志物:最新研究现状
精神病学领域由于缺乏强大、可靠和有效的生物标志物来帮助客观诊断患者并提供个性化的治疗建议而受到阻碍。在这里,我们回顾并批判性地评估了精神神经科学文献中最有希望的生物标志物的证据,这些生物标志物可用于自闭症谱系障碍、精神分裂症、焦虑症和创伤后应激障碍、重度抑郁症和双相情感障碍以及物质使用障碍。候选生物标志物包括各种神经影像学、遗传、分子和外周检测,目的是确定易感性或疾病的存在,并预测治疗反应或安全性。这篇综述强调了生物标志物验证过程中的一个关键空白。在过去的50年里,巨大的社会投资已经确定了许多候选的生物标志物。然而,迄今为止,这些测量中的绝大多数尚未被证明足够可靠、有效和有用,无法在临床上采用。现在是时候考虑战略投资是否可以打破这一僵局了,把重点放在数量有限的有希望的候选药物上,通过对特定指标的明确测试来推进这一进程。一些有希望用于确定测试的候选者包括N170信号,这是一种使用脑电图测量的与事件相关的脑电位,用于自闭症谱系障碍的亚群识别;纹状体静息状态功能磁共振成像(fMRI)测量,如纹状体连通性指数(SCI)和功能性纹状体异常(FSA)指数,用于预测精神分裂症的治疗反应;误差相关负性(error- related negative, ERN)是一种电生理指标,用于预测首次发作的广泛性焦虑障碍,静息状态和结构脑连接组测量用于预测社交焦虑障碍的治疗反应。替代形式的分类可能有助于概念化和测试潜在的生物标志物。需要开展协作,将遗传学和神经影像学以外的生物系统纳入其中,并且使用移动卫生工具在自然环境中在线远程获取选定的测量值可能会大大推进该领域的发展。为明确界定的目标应用设定具体基准,同时制定适当的筹资和伙伴机制也至关重要。最后,永远不要忘记,要使生物标志物具有可操作性,它需要在个体水平上具有临床预测性,并在临床环境中具有可行性。
悦影科技
2023/10/24
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通过深度多任务多通道学习的联合分类和回归用于阿尔茨海默病的诊断
工作:为此,我们提出了一个深度多任务多通道学习 (DM2L) 框架,用于同时进行脑疾病分类和临床评分回归,使用 MRI 数据和受试者的人口统计信息。
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Nature子刊:识别偏头痛脑与遗传的标志物
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2020/02/13
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Nature子刊:识别偏头痛脑与遗传的标志物
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2019/09/10
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针对谷氨酰胺运输体的小分子抑制剂 | MedChemExpress
ACST2 蛋白是谷氨酰胺进入癌细胞的主要转运蛋白。在肺癌、乳腺癌、结肠癌等癌症中,ACST2 蛋白水平的上调与患者存活率有关。当抑制 ACST2 基因表达时,会显著抑制癌细胞生长。ASCT2 水平升高与多种癌症的生存率降低有关,而使癌细胞ACST2 基因沉默的遗传研究具有显着的抗肿瘤作用。
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2023/02/24
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帕金森病(PD)中已出现了多种神经影像学生物标记物。然而,特异性的生物标记物更适合于评估帕金森病进展的不同阶段的神经退行性过程。本综述的目的是阐明基于磁共振成像(MRI)和正电子发射断层扫描(PET)/单光子发射计算机断层扫描(SPECT)神经成像生物标志物的时间相关性。
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2022/12/07
3730
值得收藏!EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》   公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大,公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。在大数据时代,数据库的开放和共享已逐渐成为研究领域的趋势之一,目前很多国外期刊杂志也鼓励投稿者共享和开放研究数据。上述情况对于脑科学领域的研究也是如此。此外,我们个人同样可以利用各类脑科学公开数据库方便地进行各种研究。 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库,希望对大家的研究有所帮助。
悦影科技
2020/11/18
2.8K0
BrainAGE作为大脑老化的神经影像标志物的十年
随着人口老龄化,神经退行性疾病的发病率越来越高,给个人和整个社会带来越来越大的负担。然而,个体的衰老速度是由环境、基因和表观遗传等各种因素以及各因素间的相互作用决定的。建立神经解剖学衰老过程的生物标志物,是神经科学的一个新趋势,以便在个体水平上,对年龄相关性神经退行性疾病和神经精神疾病进行风险评估和预测。“脑年龄差距估计(Brain Age Gap Estimation,BrainAGE)”方法是基于结构MRI,预测和评估个体脑龄的首个也是实际应用最广泛的概念。本文总结了过去10年内发表的所有研究,这些研究建立并使用BrainAGE方法来评估基因、环境、生活负担、疾病或寿命之间的相互作用,研究衰老对个体神经解剖学的影响。未来,基于结构或功能标记物的BrainAGE和其他脑年龄预测方法可能会改善对神经病学、神经精神病学和神经退行性疾病的个体风险的评估,并有助于开发个性化的神经保护治疗和干预措施。本文发表在Frontiers in Neurology杂志。
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2022/02/28
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神刊综述 | CA:代谢组学在癌症研究和临床肿瘤学中的新应用
代谢组学是对小分子代谢物的全局分析,可以提供关于癌症状态的关键信息。2021年5月神刊《CA: a cancer journal for clinicians》发表了一篇综述文章,概述了代谢组学在改进癌症诊断、监测和治疗方面当前和未来的机遇。
尐尐呅
2022/04/01
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