氟比他班血管淀粉样蛋白成像
疾病:急性冠脉综合征、卒中、短暂性脑缺血发作、动脉粥样硬化。主要目的是确定在近期ACS或卒中/TIA患者中使用18F-Florbetaben PET检测炎性斑块的可行性

基本信息
资源简介
氟比他班血管淀粉样蛋白成像
本数据集是 clinicaltrials.gov 公开数据集,主题涵盖 Acute Coronary Syndrome、Stroke、Transient Ischemic Attack、Atherosclerosis of Artery。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性冠脉综合征、卒中、短暂性脑缺血发作、动脉粥样硬化。主要目的是确定在近期ACS或卒中/TIA患者中使用18F-Florbetaben PET检测炎性斑块的可行性。探索性目的将明确钙化成像与其他生物标志物的关系,并比较高斑块负荷与低斑块负荷区域之间,以及有和无近期血管事件患者之间的差异。近期发生ACS(即STEMI或NSTEMI)、卒中或短暂性脑缺血发作(TIA)的患者将被招募至FERMATA研究。还将招募已知患有血管疾病但无近期ACS、卒中/TIA的对照人群。FERMATA是一项先导性、单中心影像学研究。我们将评估淀粉样蛋白示踪剂18F-Florbetaben在近期ACS或近期TIA/卒中患者中检测活动性动脉粥样硬化斑块的能力。我们计划入组24例ACS患者或卒中/TIA患者,以及6例无近期ACS或卒中/TIA的对照患者。主要终点是罪犯动脉(分别对应ACS或TIA/卒中)与非罪犯动脉之间Florbetaben摄取量的差异。关注的参数包括冠状动脉、颈动脉及主动脉的最大和总标准摄取值(SUV)以及组织-背景比值(TBR)。探索性终点包括相关性分析(Pearson相关),以评估Florbetaben PET/CT所示炎症与组织病理学炎症水平之间的关系。此外,我们将观察PET上Florbetaben摄取是否与病灶β-淀粉样蛋白水平相关。还将比较高斑块负荷区域与较低斑块负荷区域,以及有近期血管事件患者与无近期事件患者。
【主题与分类】
主题标签:Acute Coronary Syndrome、Stroke、Transient Ischemic Attack、Atherosclerosis of Artery。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06091319
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06091319
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:急性冠脉综合征、卒中、短暂性脑缺血发作、动脉粥样硬化。主要目的:确定在近期ACS或卒中/TIA患者中使用18F-Florbetaben PET检测炎性斑块的可行性。探索性目标:明确钙化成像与其他生物标志物的关系,并比较高斑块负荷与低斑块负荷区域之间的差异,以及有和无近期血管事件患者之间的差异。近期发生ACS(即STEMI或NSTEMI)、卒中或短暂性脑缺血发作(TIA)的患者将被招募至FERMATA研究。同时还将招募已知患有血管疾病但无近期ACS、卒中/TIA的对照人群。FERMATA是一项初步的单中心影像学研究。我们将评估淀粉样蛋白示踪剂18F-Florbetaben在近期ACS或近期TIA/卒中患者中检测活动性动脉粥样硬化斑块的能力。我们计划入组24例ACS患者或卒中/TIA患者,以及6例无近期ACS或卒中/TIA的对照患者。
主要终点是 Florbetaben 摄取在责任动脉(分别为 ACS 或 TIA/卒中的责任动脉)与非责任动脉之间的差异。关注的参数是冠状动脉、颈动脉以及主动脉的最大和总标准化摄取值(SUV)及组织-背景比值(TBR)。探索性终点包括相关性分析(Pearson 相关),以评估 Florbetaben PET/CT 所示炎症与炎症组织病理学水平之间的关系。此外,我们将观察 Florbetaben 在 PET 上的摄取是否与病灶中的 β-淀粉样蛋白水平相关。还将比较高斑块负荷区域与较低斑块负荷区域,以及近期发生血管事件的患者与近期未发生事件的患者。
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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