利用3D计算机断层扫描开发预测腹主动脉瘤进展的新型影像标志物
该数据集来自clinicaltrials.gov，主题为腹主动脉瘤（AAA），采用前瞻性单臂多中心注册设计，旨在利用3D计算机断层扫描开发预测腹主动脉瘤进展的新型影像标志物
基本信息
资源简介
利用3D计算机断层扫描开发预测腹主动脉瘤进展的新型影像标志物
该数据集围绕腹主动脉瘤（Abdominal Aortic Aneurysm，AAA）的影像学评估展开，来源于clinicaltrials.gov，属于心血管系统疾病领域下的腹主动脉瘤主题。其核心目标是利用3D计算机断层扫描（3D Computed Tomography）开发能够预测腹主动脉瘤进展的新型影像标志物。研究采用前瞻性单臂多中心注册设计，意味着数据在统一方案下前瞻性收集，覆盖多个临床中心，但不设置平行对照组。整体而言，该数据集聚焦于通过三维CT影像特征探索腹主动脉瘤进展的预测指标，为后续影像标志物的验证与临床应用提供数据基础。
【数据集背景】
腹主动脉瘤是一种以腹主动脉局部永久性扩张为特征的血管疾病，其进展可能导致瘤体增大甚至破裂，临床后果严重。准确预测动脉瘤的进展速度与风险，对于制定随访策略和干预时机具有重要意义。传统评估多依赖直径等单一形态学指标，而三维计算机断层扫描能够提供更丰富的血管几何与影像信息。该数据集正是在这一背景下，旨在开发基于3D CT的新型影像标志物，以提升对腹主动脉瘤进展的预测能力。
【数据内容】
该数据集的主题标签为腹主动脉瘤（AAA），所属分类为心血管系统疾病 / 腹主动脉瘤。其研究内容涉及利用3D计算机断层扫描开发预测腹主动脉瘤进展的新型影像标志物。关于具体的影像序列、标志物类型、变量字段、样本量、随访时间点等详细数据内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自clinicaltrials.gov。源站描述显示其研究设计为前瞻性单臂多中心注册（Prospective single-arm multicenter registry），研究条件为腹主动脉瘤（AAA）。这意味着数据采集遵循前瞻性、多中心、单臂注册的方式。关于具体的招募人数、中心数量、地理范围、采集时间窗口、设备型号与扫描参数等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其研究目标与设计，该数据集适用于腹主动脉瘤进展预测相关的影像标志物开发与评估场景，尤其是围绕3D计算机断层扫描影像特征的分析。潜在应用方向包括探索影像标志物与动脉瘤进展之间的关联、支持预测模型的构建与验证，以及为多中心注册研究提供数据参考。关于具体的适用人群、临床决策场景或监管用途，源站未提供。
【使用方法】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，采用前瞻性单臂多中心注册设计。关于数据的具体获取途径、访问权限、使用协议、分析流程、软件工具或统计方法等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为前瞻性单臂多中心注册设计，不设平行对照组，这一设计特点可能影响因果推断与对照比较。关于数据完整性、缺失情况、偏倚控制、样本代表性、随访依从性、影像质量控制及外部验证情况等，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于clinicaltrials.gov。关于具体的引用格式、许可条款、使用限制或数据共享政策，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04333641
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
Conditions: Abdominal Aortic Aneurysm (AAA). Prospective single-arm multicenter registry
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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