18F-FAPI PET/CT联合CMR多模态影像组学模型用于AL型心脏淀粉样变预后

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕AL型心脏淀粉样变(AL-CA)的预后评估,构建基于18F-FAPI PET/CT与心脏磁共振(CMR)的多模态影像组学模型

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clinicaltrials
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医学影像预测AL Amyloidosis (AL)Cardiac Amyloidosis
Multimodal Radiomics Model (18F-FAPI PET/CT + CMR) for AL Cardiac Amyloidosis Prognosis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

18F-FAPI PET/CT联合CMR多模态影像组学模型用于AL型心脏淀粉样变预后

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕AL型心脏淀粉样变(AL-CA)的预后评估,构建基于18F-FAPI PET/CT与心脏磁共振(CMR)的多模态影像组学模型。AL-CA是系统性轻链淀粉样变的重要心脏表现,可导致心肌进行性受累、心功能受损和不良预后,其心脏受累程度与治疗反应是临床结局的重要决定因素。目前风险评估与治疗监测主要依赖心脏生物标志物、疾病分期和常规心脏影像,但常规指标难以充分刻画心肌生物活性、组织重构及纵向变化。该数据可用于开发无创多模态影像方法,以同时表征心肌生物学活性与组织特征,辅助预后判断与治疗监测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: AL Amyloidosis (AL), Cardiac Amyloidosis. 轻链型心脏淀粉样变(AL-CA)是系统性轻链淀粉样变的重要心脏表现,可能导致进行性心肌受累、心功能受损和不良预后。心脏受累程度和治疗反应是AL-CA患者临床结局的重要决定因素。目前,风险评估和治疗监测主要依赖心脏生物标志物、疾病分期和常规心脏影像。然而,常规临床生物标志物和定量影像参数可能无法充分表征心肌内发生的生物学活性、组织重构和纵向变化。因此,开发一种能够同时表征心肌生物学活性、组织特

【主题与分类】

主题标签:AL Amyloidosis (AL)、Cardiac Amyloidosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07103863

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    • 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:AL型淀粉样变性(AL)、心脏淀粉样变性。轻链型心脏淀粉样变性(AL-CA)是系统性轻链淀粉样变性的一种重要心脏表现,可导致进行性心肌受累、心功能受损和预后不良。心脏受累程度和治疗反应是决定AL-CA患者临床结局的重要因素。目前,风险评估和治疗监测主要依赖心脏生物标志物、疾病分期和常规心脏影像学检查。然而,常规临床生物标志物和定量影像学参数可能无法充分表征心肌内发生的生物学活性、组织重塑和纵向变化。因此,开发一种能够同时表征心肌生物学活性、组织特性、结构重塑和功能变化的无创多模态成像方法,可能改善AL-CA患者的疾病监测和预后评估。

这项前瞻性观察性研究将探讨整合[18F]FAPI PET/CT与三维心脏磁共振(3D CMR)的多模态成像,结合影像组学分析,在AL-CA的无创评估、纵向监测及预后评价中的价值。[18F]FAPI PET/CT将提供与心肌成纤维细胞活化及疾病相关生物学活性有关的信息,而3D CMR将提供关于心脏形态、功能、心肌组织特征及纤维化的补充信息。通过整合这些成像方式所提供的互补信息,并提取传统视觉评估可能无法识别的高维影像特征,多模态影像组学或可更全面地表征AL-CA患者的心肌受累及其纵向变化。[18F]FAPI PET/CT成像将使用Siemens Biograph mCT PET/CT系统进行。心肌成像

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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