有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
NACC|阿尔茨海默病数据集|痴呆症研究数据集
收藏naccdata.org2024-10-31 收录
下载链接：
https://naccdata.org/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
NACC（National Alzheimer's Coordinating Center）数据集包含了来自美国各地的阿尔茨海默病研究中心的临床和神经病理学数据。该数据集主要用于研究阿尔茨海默病和其他相关痴呆症的进展和治疗。数据包括患者的临床评估、认知测试、神经影像学数据、遗传信息和病理学报告等。
提供机构：
naccdata.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
NACC数据集的构建基于对阿尔茨海默病及相关痴呆症的深入研究，通过多中心合作，收集了来自不同地区和背景的老年人的详细临床数据。数据包括但不限于认知功能测试、神经影像学检查、生物样本分析以及详细的病史记录。这些数据经过标准化处理和严格的质量控制，确保了数据的一致性和可靠性。
使用方法
NACC数据集主要用于阿尔茨海默病及相关痴呆症的研究，研究者可以通过访问NACC官方网站申请数据使用权限。在使用过程中，研究者需遵循数据使用协议，确保数据的隐私和安全。数据集提供了多种数据分析工具和平台，支持从基础统计分析到高级机器学习模型的应用。此外，NACC还定期举办研讨会和培训课程，帮助研究者更好地利用数据集进行科学研究。
背景与挑战
背景概述
NACC（National Alzheimer's Coordinating Center）数据集由美国国家老龄化研究所（NIA）和阿尔茨海默病协会（ADNI）共同发起，旨在整合和标准化来自美国各地的阿尔茨海默病及相关痴呆症的研究数据。自2005年启动以来，NACC数据集已成为全球最大的阿尔茨海默病研究数据库之一，涵盖了数千名患者的详细临床和生物标志物数据。该数据集的建立极大地推动了阿尔茨海默病的基础研究和临床应用，为科学家和医生提供了宝贵的资源，以探索疾病的早期诊断、预防和治疗策略。
当前挑战
NACC数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异质性使得数据整合和标准化成为一项艰巨任务。其次，由于涉及敏感的医疗信息，数据隐私和安全问题尤为突出，需要严格的伦理审查和数据保护措施。此外，阿尔茨海默病的复杂性和多因素性使得数据分析和模型构建极具挑战性，要求研究者具备跨学科的知识和技能。最后，长期随访数据的获取和维护也是一个持续的挑战，确保数据的完整性和准确性对于研究结果的可靠性至关重要。
发展历史
创建时间与更新
NACC（National Alzheimer's Coordinating Center）数据集创建于1999年，由美国国立卫生研究院资助，旨在收集和整合来自全美29个阿尔茨海默病研究中心的数据。该数据集定期更新，最新版本通常每年发布一次，以确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
NACC数据集的重要里程碑包括2005年首次发布全面的数据库，涵盖了阿尔茨海默病及相关痴呆症的详细临床和生物标志物数据。2010年，NACC引入了在线数据提交和访问系统，极大地提高了数据共享和研究的效率。2015年，NACC启动了生物样本库项目，进一步丰富了数据集的内容，包括血液、脑脊液等生物样本的收集和分析。
当前发展情况
当前，NACC数据集已成为全球阿尔茨海默病研究的重要资源，为科学家提供了丰富的临床、影像学和生物标志物数据。该数据集不仅支持基础研究，还为临床试验和新疗法的开发提供了关键数据支持。NACC的持续更新和扩展，确保了其在阿尔茨海默病研究领域的领先地位，并为全球科研人员提供了宝贵的数据资源，推动了该领域的快速发展和创新。
发展历程
- NACC（National Alzheimer's Coordinating Center）数据集首次建立，旨在整合和分析来自美国各地的阿尔茨海默病研究数据。
- NACC数据集首次应用于科学研究，为阿尔茨海默病的早期诊断和治疗提供了重要数据支持。
- NACC数据集进行了重大更新，增加了更多的临床和生物标志物数据，进一步提升了其在阿尔茨海默病研究中的应用价值。
- NACC数据集开始支持多中心合作研究，促进了跨机构和跨学科的数据共享与合作。
- NACC数据集引入了大数据分析技术，显著提高了数据处理和分析的效率，为阿尔茨海默病的精准医疗提供了新的可能性。
- NACC数据集在全球范围内得到广泛应用，成为阿尔茨海默病研究领域的重要数据资源，推动了该领域的科学进展。
常用场景
经典使用场景
在神经科学领域，NACC（National Alzheimer's Coordinating Center）数据集被广泛用于阿尔茨海默病（AD）及相关痴呆症的研究。该数据集汇集了来自美国各地的临床和神经心理学评估数据，为研究人员提供了丰富的纵向数据资源。通过分析NACC数据集，研究者能够深入探讨AD的发病机制、疾病进展以及不同干预措施的效果，从而为疾病的早期诊断和治疗提供科学依据。
解决学术问题
NACC数据集在解决阿尔茨海默病及相关痴呆症的学术研究问题中发挥了关键作用。它不仅帮助研究人员识别AD的早期生物标志物，还促进了疾病进展模型的建立。此外，NACC数据集还为跨学科研究提供了平台，促进了神经科学、遗传学和流行病学等多领域的合作，从而推动了AD研究的全面进展。
实际应用
在实际应用中，NACC数据集为临床医生和研究人员提供了宝贵的资源，支持了AD的早期诊断和治疗策略的开发。通过分析NACC数据，临床医生能够更准确地评估患者的病情进展，制定个性化的治疗方案。此外，NACC数据集还为药物研发提供了重要的临床试验数据，加速了新药的开发和上市进程。
数据集最近研究
最新研究方向
在神经科学领域，NACC（Nucleus Accumbens Core）数据集的最新研究方向主要集中在探索其在情感和动机行为中的作用。NACC作为大脑奖赏系统的重要组成部分，近年来吸引了大量研究关注，特别是在抑郁症和成瘾行为的研究中。研究者们通过高分辨率成像技术和分子生物学方法，深入分析NACC在不同情感状态下的神经活动模式，以期揭示其功能机制。此外，跨学科研究方法的引入，如结合计算神经科学和临床心理学，为NACC在情感调控中的作用提供了新的视角和理论基础。这些研究不仅有助于理解情感障碍的神经生物学基础，还为开发新型治疗策略提供了科学依据。
相关研究论文
- 1The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) Data Repository: An UpdateUniversity of Washington · 2020年
- 2The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) Database: Progress and PlansUniversity of Washington · 2019年
- 3The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) Database: Data Sharing and Contribution to the FieldUniversity of Washington · 2018年
- 4The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) Database: A Comprehensive Resource for Research on Alzheimer's DiseaseUniversity of Washington · 2017年
- 5The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) Database: A Valuable Tool for Research on Aging and DementiaUniversity of Washington · 2016年
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 收录
danaroth/whu_hi
WHU-Hi数据集（武汉无人机载高光谱图像）由武汉大学RSIDEA研究组收集和共享，可作为精确作物分类和高光谱图像分类研究的基准数据集。该数据集包含三个独立的无人机载高光谱数据集：WHU-Hi-LongKou、WHU-Hi-HanChuan和WHU-Hi-HongHu，均在中国湖北省的农业区域采集。这些数据集通过安装在无人机平台上的Headwall Nano-Hyperspec传感器获取，具有高空间分辨率（H2图像）。数据集预处理包括辐射校准和几何校正，使用仪器制造商提供的HyperSpec软件进行处理。每个数据集都包含了详细的采集时间、天气条件、传感器信息、飞行高度、图像尺寸、波段数量和空间分辨率等信息，并提供了不同作物类别的样本数量。
hugging_face 收录
RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
github 收录