人工瓣膜心内膜炎抗生素治疗结束时FDG PET摄取演变

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05989152

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：人工瓣膜心内膜炎。对于因人工瓣膜感染（PVE）接受内科治疗的患者，识别持续性感染或治愈情况可能非常有用，可用于：1/ 将患者转诊至高风险手术，2/ 启动抑制性抗生素治疗，或3/ 简化其他患者的随访。假设是，FDG-PET可通过持续性病理性摄取来识别复发风险增加的患者。对于人工瓣膜心内膜炎患者，若初始FDG-PET显示瓣膜病理性FDG摄取且急性期未接受瓣膜置换术，主要目标是估计在治愈性抗生素治疗后仍显示瓣膜病理性FDG摄取的患者比例。

次要目标为：1/ 定量比较每位个体治疗前后瓣膜FDG-PET摄取；2/ 确定治疗结束时心外病灶持续存在的患者比例；3/ 评估治疗结束时PET上瓣膜FDG摄取与6个月时PVE复发之间的关联；4/ 评估人工智能自动分析治疗前后FDG摄取的诊断性能，以预测6个月时PVE复发。这是一项单中心前瞻性队列研究。研究人群由50名根据ESC 2015分类确诊为PVE的成人组成，这些患者在急性期未接受手术，且在治愈性抗生素治疗开始时具有病理性FDG-PET。改变关于抗生素治疗疗程和瓣膜置换手术使用及其潜在并发症的实践将使患者受益，并减少与瓣膜假体感染相关的医疗系统总体成本。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。