全身性淀粉样变性中碘-124 Evuzumitide (AT-01) 的特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为单中心前瞻性研究,评估 124I-evuzumitide 在全身性淀粉样变性患者中的应用

Oregon Health and Science UniversityOregon Health and Science University
clinicaltrials
浏览 19
医学影像分类AmyloidosisTransthyretin Amyloidosis
Characterizing Iodine-124 Evuzumitide (AT-01) in Systemic Amyloidosis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

全身性淀粉样变性中碘-124 Evuzumitide (AT-01) 的特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为单中心前瞻性研究,评估 124I-evuzumitide 在全身性淀粉样变性患者中的应用。研究目的包括:建立 124I-evuzumitide 对心脏淀粉样变性的诊断准确性、评估心脏外摄取、识别并表征转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)患者的分布与摄取,以及将摄取与包括心脏在内的不同器官的结构和功能相关联。合格患者主要接受混合正电子发射断层扫描与磁共振成像(PET/MRI),无法进行 PET/MR 的亚组改用计算机断层扫描(PET/CT)(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:淀粉样变性、转甲状腺素蛋白淀粉样变性。这是一项单中心前瞻性研究,评估124I-evuzumitide在系统性淀粉样变性患者中的应用。本研究的目的在于:1)确立124I-evuzumitide在心脏淀粉样变性中的诊断准确性;2)评估心脏外摄取;3)识别并描述124I-evuzumitide在转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)患者中的分布与摄取特征;4)将摄取与包括心脏在内的不同器官的结构和功能相关联。为实现这些目标,符合条件的患者将主要接受混合正电子发射断层扫描与磁共振成像(PET/MRI)。在无法接受PET/MR的患者亚组中,将使用计算机断层扫描替代MRI(即PET/CT)。在部分患者亚组中,将以6-12个月的间隔使用相同模态进行重复成像。还将收集临床可用数据(人口统计学、表型、影像学、实验室检查),以描述每位患者的疾病特征。

【主题与分类】

主题标签:Amyloidosis、Transthyretin Amyloidosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05758493

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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。

数据说明

疾病:淀粉样变性、转甲状腺素蛋白淀粉样变性。这是一项单中心前瞻性研究,评估124I-evuzumitide在系统性淀粉样变性患者中的应用。本研究的目的在于:1)确立124I-evuzumitide在心脏淀粉样变性中的诊断准确性;2)评估心脏外摄取;3)识别并描述124I-evuzumitide在转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病(ATTR-CM)患者中的分布与摄取特征;4)将摄取与包括心脏在内的不同器官的结构和功能相关联。为实现这些目标,符合条件的患者将主要接受混合正电子发射断层扫描与磁共振成像(PET/MRI)。在无法接受PET/MR的患者亚组中,将使用计算机断层扫描替代MRI(即PET/CT)。在部分患者亚组中,将以6-12个月的间隔使用相同模态进行重复成像。还将收集临床可用数据(人口统计学、表型、影像学、实验室检查),以描述每位患者的疾病特征。

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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