CT血管造影中造影剂注射与扫描方法的最佳参数

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦CT血管造影(CTA)中造影剂注射与扫描方法的最佳参数。数据覆盖2018年3月至2020年2月因疑似肺栓塞(PE)或主动脉夹层(AD)接受CTA的病例,最终纳入并分析101例,另回顾40例接受传统两次CT扫描的疑似病例

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clinicaltrials
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医学影像回归Radiation Exposure
The Best Parameters for Imaging Agent Injection and Scanning Methods in Computed Tomography Angiography

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

CT血管造影中造影剂注射与扫描方法的最佳参数

本数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦CT血管造影(CTA)中造影剂注射与扫描方法的最佳参数。数据覆盖2018年3月至2020年2月因疑似肺栓塞(PE)或主动脉夹层(AD)接受CTA的病例,最终纳入并分析101例,另回顾40例接受传统两次CT扫描的疑似病例。采集数据包括年龄、性别、血压、体质指数(BMI)、肺动脉分叉处Hounsfield unit(HU)、同层降主动脉HU、达峰时间及辐射剂量。该数据可用于分析CTA成像参数与血管强化、辐射暴露之间的关系,支持优化扫描方案(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:主动脉与肺动脉强化、辐射暴露。回顾了2018年3月至2020年2月期间因疑似PE或AD转诊至我院行CTA的所有病例。已知过敏史、肾功能差(肌酐水平>1.5 mg/dl)、孕妇或年龄小于二十岁的病例被排除在研究之外。研究者最终纳入并分析了101例CTA病例。收集的数据包括年龄、性别、血压、体质指数(BMI)、肺动脉分叉处Hounsfield unit(HU)、与肺动脉分叉同一水平的降主动脉HU、达峰时间以及辐射剂量。本研究已获得我院机构审查委员会的批准。所有患者签署了知情同意书。此外,还回顾了四十例疑似PE或AD并接受传统两次CT扫描的病例。

【主题与分类】

主题标签:Radiation Exposure。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/NCT04832633

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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

条件:主动脉与肺动脉强化、辐射暴露。患者:回顾性分析2018年3月至2020年2月期间因疑似肺栓塞(PE)或主动脉夹层(AD)在我院接受CTA检查的所有病例。已知有过敏史、肾功能不佳(肌酐水平>1.5 mg/dl)、孕妇或年龄小于二十岁的病例被排除在研究之外。研究人员最终纳入并分析了101例CTA病例。收集的数据包括年龄、性别、血压、体重指数(BMI)、肺动脉分叉处的Hounsfield单位(HU)、与肺动脉分叉相同水平的降主动脉HU、达峰时间及辐射剂量。本研究已获得我院机构审查委员会的批准。所有患者均签署了知情同意书。此外,还回顾性分析了40例疑似PE或AD并接受传统两次CT扫描的病例。为控制造影剂剂量,我院的两次CT扫描采用单次80ml造影剂以3ml/秒的速度注射,随后以3ml/秒的速度注射20ml生理盐水。

CT PA血管造影在跟踪扫描期间肺动脉密度达到基线肺动脉密度加150 HU时进行,随后立即进行CT主动脉造影。研究者比较了实验组与传统组。造影剂注射的实验设计:造影剂注射后,造影剂经外周静脉进入右心,随后被泵出至肺动脉。从造影剂注射到肺动脉峰值强化的间隔定义为P秒。经过肺循环后,造影剂流经肺静脉、左心房和左心室并收缩进入主动脉。从造影剂注射到主动脉峰值强化的间隔定义为A秒。此后,造影剂开始新的体循环周期。根据已发表的数据,对于肺动脉,已知足够的衰减大于

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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