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ADNI|阿尔茨海默病数据集|神经影像学数据集
收藏OpenDataLab2025-03-29 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/ADNI
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阿尔茨海默病神经影像研究计划 (ADNI) 是一项多站点研究，旨在改善预防和治疗阿尔茨海默病 (AD) 的临床试验。[1] 这项合作研究结合了私营和公共部门的专业知识和资金，以研究患有AD的受试者，以及那些可能发展成AD和控制没有认知障碍迹象的人。[2] 美国和加拿大63个地点的研究人员通过神经影像学，生化，和遗传生物标记。[2][3] 这些知识有助于找到更好的预防和治疗AD的临床试验。ADNI已经产生了全球性的影响，[4] 首先是通过开发一套标准化的协议，以允许对来自多个中心的结果进行比较，[4] 其次是其数据共享政策，该政策使所有数据在没有禁运的情况下提供给世界各地的合格研究人员。[5] 迄今为止，超过1000份科学出版物使用了ADNI数据。[6] 许多其他与AD和其他疾病相关的计划已经使用ADNI作为模型来设计和实施。[4] ADNI一直在2004年运行，目前2021年获得资助。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-12-21
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集的构建基于多中心、多模态的影像学和临床数据收集。该数据集汇集了来自全球多个研究中心的参与者，涵盖了从健康老年人到阿尔茨海默病患者的广泛群体。数据收集过程包括定期进行的磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）、认知测试和生物标志物检测。通过严格的质量控制和标准化流程，确保了数据的高质量和一致性。
特点
ADNI数据集的显著特点在于其多模态数据的整合，包括结构和功能影像学数据、认知评估和生物标志物信息。这些数据为研究阿尔茨海默病的早期诊断、进展监测和治疗效果评估提供了丰富的资源。此外，数据集的长期随访设计使得研究者能够追踪疾病的动态变化，从而揭示疾病发展的关键时间点和机制。
使用方法
ADNI数据集的使用方法多样，适用于多种研究目的。研究者可以通过访问ADNI官方网站获取数据，并根据研究需求选择合适的子集进行分析。常见的使用场景包括机器学习模型的训练和验证、疾病进展预测模型的开发以及治疗效果的评估。在使用过程中，研究者需遵循数据共享协议，确保数据的合法使用和隐私保护。
背景与挑战
背景概述
阿尔茨海默病神经影像学倡议（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, ADNI）数据集由美国国家老龄化研究所、生物医学成像和生物工程研究所、食品和药物管理局、私营制药公司和非营利组织于2004年联合发起。该倡议旨在通过多模态神经影像学数据（如MRI、PET等）、生物标志物和临床评估数据，建立一个标准化的数据平台，以促进阿尔茨海默病（AD）的早期诊断和治疗研究。ADNI的建立极大地推动了AD研究领域的发展，为科学家们提供了丰富的数据资源，促进了跨学科的合作与创新。
当前挑战
ADNI数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据的多模态特性要求高度的数据整合与标准化，以确保不同类型数据之间的兼容性和可比性。其次，数据的隐私和安全问题尤为突出，涉及大量个人健康信息的数据处理需严格遵守相关法律法规。此外，数据的长期随访和更新也是一个持续的挑战，确保数据的时效性和准确性对于研究结果的可靠性至关重要。最后，数据分析的复杂性要求研究人员具备跨学科的知识和技能，以充分利用数据集的潜力。
发展历史
创建时间与更新
ADNI（阿尔茨海默病神经影像学倡议）数据集创建于2004年，旨在通过多模态影像学数据研究阿尔茨海默病的早期诊断和进展。该数据集定期更新，最新数据涵盖至2022年，持续为全球研究者提供丰富的临床和影像学信息。
重要里程碑
ADNI数据集的重要里程碑包括2007年首次发布的多模态影像数据，这标志着阿尔茨海默病研究进入了一个新的阶段。2010年，ADNI-2项目的启动进一步扩展了数据集的规模和多样性，引入了更多的参与者和技术手段。2016年，ADNI-3项目的推出，不仅增加了数据量，还引入了新的生物标志物和先进的影像技术，极大地推动了阿尔茨海默病的早期诊断和治疗研究。
当前发展情况
当前，ADNI数据集已成为全球阿尔茨海默病研究的重要资源，为多种研究提供了基础数据支持。通过持续的数据更新和扩展，ADNI不仅促进了多中心合作，还推动了新算法和模型的开发，显著提升了阿尔茨海默病的诊断准确性和预后预测。此外，ADNI数据集的开放获取政策，使得全球范围内的研究者都能利用这些宝贵资源，加速了阿尔茨海默病研究的进展，为最终实现该疾病的早期干预和治疗奠定了坚实基础。
发展历程
- ADNI项目正式启动，旨在通过多模态成像和生物标志物研究阿尔茨海默病的早期诊断和进展。
- ADNI发布了其首个数据集，包含来自200名参与者的MRI和PET成像数据。
- ADNI扩展了其研究范围，增加了更多的生物标志物，包括血液和脑脊液样本。
- ADNI发布了第二阶段的数据集，增加了更多的参与者，并引入了新的成像技术和生物标志物。
- ADNI数据集首次应用于临床试验，验证了其对阿尔茨海默病早期诊断的有效性。
- ADNI发布了第三阶段的数据集，进一步扩展了参与者和数据类型，包括基因组数据。
- ADNI数据集被广泛应用于学术研究和临床实践中，成为阿尔茨海默病研究的重要资源。
- ADNI启动了其第四阶段的研究，重点关注早期阿尔茨海默病的预防和干预策略。
- ADNI发布了最新的数据集，包含了超过1000名参与者的多模态数据，进一步推动了阿尔茨海默病的研究进展。
常用场景
经典使用场景
在神经科学领域，ADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）数据集被广泛用于阿尔茨海默病（AD）的早期诊断和进展监测。该数据集包含了大量的临床数据、脑成像（如MRI和PET）以及生物标志物信息，为研究人员提供了一个全面的研究平台。通过分析这些数据，研究者能够识别出AD的早期生物标志物，从而开发出更有效的诊断工具和治疗策略。
解决学术问题
ADNI数据集在解决阿尔茨海默病的早期诊断和疾病进展预测方面具有重要意义。传统的诊断方法依赖于临床症状和认知测试，而这些方法往往在疾病晚期才能有效。ADNI通过整合多模态数据，使得早期生物标志物的识别成为可能，从而提高了诊断的准确性和时效性。此外，该数据集还推动了神经影像学和生物标志物研究的发展，为理解AD的病理机制提供了宝贵的数据支持。
衍生相关工作
ADNI数据集的发布和广泛使用，催生了一系列相关的经典研究工作。例如，基于ADNI数据集的研究，许多学者开发了新的神经影像分析方法，用于识别AD的早期影像学特征。此外，ADNI数据集还促进了多中心合作研究，推动了全球范围内AD研究的协同发展。这些衍生工作不仅丰富了AD研究的方法学，还为临床实践提供了重要的理论和数据支持。
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数据主题
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