儿童MRI呼吸运动分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00367354

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：先天性障碍。心脏磁共振成像（MRI）在研究环境中应用广泛，但在临床实践中其使用受限，主要原因是呼吸和心脏运动产生的伪影（噪声）。为抵消这些运动源，已应用了许多不同的方法。对于心脏运动，心电图（ECG）门控被广泛使用，而呼吸运动的减少则采用屏气或呼吸门控技术。患者将根据其是正常健康志愿者还是已接受常规心脏MRI的患者来招募。正常健康志愿者将通过张贴在埃默里大学各处的传单招募患者。传单内容将严格遵守埃默里IRB广告指南。受试者将通过电子邮件或电话联系Marijn Brunner博士进行注册。已预约常规心脏MRI的患者MRI技术专家将每日审查实验室日程。那些已预约常规心脏MRI的患者将在儿童MRI部门由研究工作人员接触。

患者将被询问是否愿意参加本研究。在进行任何研究程序之前，患者将被要求签署同意书。MRI图像数据将按照规定的呼吸监测方案进行收集。所有MRI数据将通过FDA批准的标准成像方法获取。图像数据将通过网络安全传输至儿科影像研究实验室，在那里将被存储在受密码保护的计算机上并进行分析。

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。