ADNI介绍与数据下载

ADNI介绍

1.About ADN

阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 是一项纵向多中心研究,旨在开发临床、成像、遗传和生化生物标志物,用于阿尔茨海默病 (AD) 的早期检测和跟踪。自十多年前推出以来,这一具有里程碑意义的公私合作伙伴关系为 AD 研究做出了重大贡献,实现了世界各地研究人员之间的数据共享。
最初的五年研究 (ADNI-1) 在 2009 年通过大机会补助金 (ADNI-GO) 延长两年,并在 2011 和 2016 年通过进一步竞争性续签 ADNI-1 补助金 (ADNI-2,和ADNI-3)。在下表中了解有关研究每个阶段的更多信息。
在研究的每个阶段都在北美招募新参与者,并同意完成各种成像和临床评估。随着时间的推移,参与者被跟踪和重新评估,以跟踪疾病进展的病理。然后 ADNI 通过 USC 神经成像实验室的图像和数据存档 (IDA)共享结果。在下表中了解有关研究每个阶段的更多信息。
ADNI4Projects
上图表明,在后续采集中都是对前面的补充与完善。
需要注意的是,每个数据库采集仪器也或多或少有些变化,在使用数据的时候,尽量选用统一批次的数据。

2.fMRI数据

fmri
ADNI1:
- 仅sMRI
- 扫描仪使用 1.5T 或 3.0T 扫描仪进行扫描

ADNI2/GO:

- sMRI、fMRI 和 DTI。DTI 扫描仅适用于使用 GE Systems MR 扫描仪扫描的 ADNI 2/GO 受试者。
 - 所有新加入 ADNI2 的参与者都使用 3T MRI 扫描协议进行扫描。
 - ADNI2 参与者在筛选时、筛选 MRI 后 3 个月以及第 6 个月和随后的年度访问前后两周内进行扫描。

3.各分组介绍

paeticipantscore

4.相关文件

  • DocumentSummary.csv文件中DXCHANGE的值及对应的状态:文件下载

    1=Stable: NL to NL; 			稳定 NL-NL
    2=Stable: MCI to MCI; 			稳定 MCI-MCI
    3=Stable: Dementia to Dementia; 稳定 痴呆-痴呆
    4=Conversion: NL to MCI; 		转化 NL-MCI
    5=Conversion: MCI to Dementia; 	转化 MCI-痴呆
    6=Conversion: NL to Dementia; 	转化 NL-痴呆
    7=Reversion: MCI to NL; 		逆转 MCI-NL
    8=Reversion: Dementia to MCI; 	逆转 痴呆-MCI
    9=Reversion: Dementia to NL;	逆转 痴呆-NL
    
  • ARM.csv表格中ARM的范围(代码值)
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

5.注意事项

  • 请使用 RID 作为主题唯一标识符
  • The screening visit consists of a subset of the planned assessments (neuropsychological testing, imaging, etc.) sufficient to evaluate the inclusion/exclusion criteria for each potential participant. Once a participant passed screening, the baseline assessment was conducted in which additional neuropsychological testing, imaging, and fluid samples were taken. The diagnosis at the screening diagnosis was used to randomize individuals to an arm of the ADNI-1 study (1.5T only, 1.5T + 3T, 1.5T + FDG-PET), but the diagnosis from the baseline visit is considered more accurate. For most individuals, the two diagnoses are the same, but the diagnosis did change for a handful of subjects.(筛选访问包括足以评估每个潜在参与者的纳入/排除标准的计划评估(神经心理学测试、成像等)的子集。一旦参与者通过筛选,就会进行基线评估,其中进行额外的神经心理学测试、成像和体液样本。筛选诊断时的诊断用于将个体随机分配到 ADNI-1 研究的一个组(仅 1.5T、1.5T + 3T、1.5T + FDG-PET),但认为来自基线访问的诊断更准确。对于大多数人来说,这两种诊断是相同的,但少数受试者的诊断确实发生了变化)

网站下载数据

1.官网
1
2.2
3.下拉找到ADNI(APPLY FOR ADNI DATA),按照指示填写申请,耐心等待三五天左右。
3
4.同意之后可以下载数据,登录之后找到download
4
5.查找数据
根据自己的需求查找数据集
5
6
6.下载
下载标签信息和fMRI
7
8
9
下载可分多个文件夹,也可以一次性全部下载。
10
点击Zip File 1-5 下载。

下载方式

  1. 关于下载,官网有其他方式介绍
    11
    称为下载管理器的软件应用程序可以帮助您管理 IDA 文件下载:它们可以自动下载多个文件,并且可以在您做其他事情或离开计算机时无缝跟踪大文件。大多数下载管理器的一个主要优点是,如果下载由于连接不良而短暂中断,则下载将从中断点继续,而不是从头开始。

IDA 不认可或支持任何下载管理器,也不对因使用任何第三方产品而导致的下载错误或后续问题负责。但是,IDA 已经测试并推荐了以下免费产品供您考虑:
jDownloader / uGet / FDM

参考博客:原文连接

### 如何下载ADNI数据库中的脑影像数据 ADNI(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)是一个专注于阿尔茨海默病研究的国际性合作项目,提供了丰富的神经影像、临床和遗传数据。以下是关于如何从ADNI数据下载脑影像数据的详细说明: #### 注册权限申请 为了访问ADNI数据库中的数据,首先需要注册一个账户并申请数据下载权限。注册完成后,用户将通过电子邮件收到确认信息,并可以登录到ADNI数据门户[^2]。 #### 数据搜索选择 在登录后,用户可以通过高级搜索功能来定位所需的脑影像数据。高级搜索允许用户根据特定条件筛选数据,例如影像类型(如MRI或PET)、患者诊断状态(如AD、MCI或CN)以及扫描参数等[^3]。以下是一些关键步骤: - 使用“高级搜索”功能以更精确地筛选数据。 - 选择感兴趣的数据类型,例如T1加权MRI图像或功能性MRI数据。 #### 数据收集下载 选定的数据可以被添加到用户的个人数据收集库中,以便统一管理和下载。每个用户都有一个专属的数据收集页面,所有选中的数据都会在此处汇总。具体操作包括: - 将目标文件添加到“DATA collections”文件夹中。 - 确保所有需要的文件都被正确标记并包含在下载列表中。 #### 示例代码:自动化数据处理 下载数据后,通常需要进行预处理。以下是一个使用Python处理ADNI MRI数据的示例代码: ```python import nibabel as nib import numpy as np def load_mri_data(file_path): """ 加载MRI数据并返回其内容作为NumPy数组。 """ img = nib.load(file_path) data = img.get_fdata() return data # 示例:加载MRI数据 mri_file = "path_to_adni_mri.nii.gz" mri_data = load_mri_data(mri_file) print("MRI Data Shape:", mri_data.shape) ``` 此代码片段展示了如何使用`nibabel`库加载NIfTI格式的MRI数据,并将其转换为NumPy数组以便进一步分析[^4]。 #### 注意事项 在使用ADNI数据时,必须遵守相关协议和规定,包括但不限于数据保密性和研究成果的发布政策。此外,建议仔细阅读数据集的元信息和文档,以确保正确理解和使用数据[^1]。
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