T1 Mapping 在真实世界中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07354646

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：心肌梗死（MI）、肥厚型心肌病（HCM）、扩张型心肌病（DCM）、致心律失常性心肌病、心肌炎。这项观察性研究的目标是建立不同心脏疾病中T1 mapping测量的全面真实世界谱系。我们旨在确立心脏组织特征在各种疾病中如何变化的参考值，这将帮助医生在临床实践中更好地解读这些先进的MRI测量结果。该研究旨在回答的主要问题是：不同心脏疾病的正常T1 mapping值是多少，它们与健康心脏相比如何？我们能否使用更简单的“原生T1”测量（无需对比剂）替代更复杂的“ECV”测量（需要对比剂）进行诊断？患有各种心肌疾病的患者将接受CMR T1 mapping扫描。我们将分析MRI图像和临床记录，以建立T1 mapping参数的疾病特异性参考范围，并验证T1 mapping的诊断准确性

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。