经皮ARFI超声鉴别高卒中风险颈动脉斑块

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04063709

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数据说明

疾病：动脉粥样硬化斑块、颈动脉斑块、颈动脉狭窄。尽管卒中仍是美国的主要死因，但在过去二十年中，其发病率和死亡率已下降，这与先进的药物治疗和血运重建（主要是颈动脉内膜剥脱术[CEA]）相关。虽然对于伴有神经系统症状的重度（≥70%）颈动脉狭窄患者，CEA预防卒中的疗效已得到充分证实，但随着狭窄程度较轻患者和无症状患者的卒中风险降低，该手术干预的获益也随之下降。据估计，在50-69%狭窄的有症状患者中，每14例中多达13例会不必要地接受CEA手术；在70-99%狭窄的无症状患者中，每22例中多达21例会不必要地接受CEA手术。这些数据表明，将狭窄程度作为卒中风险的主要指标是不充分的，并凸显了一个迫切但尚未满足的需求：需要改进生物标志物，以区分栓塞性卒中低风险患者与需要通过CEA预防栓塞性卒中的患者。通过评估颈动脉斑块的结构和组成，可能满足这一改进CEA适应证的迫切需求。

由薄纤维帽或破裂纤维帽（TRFC）、大的富含脂质的坏死核心（LRNC）以及斑块内出血（IPH）构成的斑块，在尸检形态学研究中与血栓形成相关。此外，在CEA标本中，斑块出血和斑块内血管形成增加与未来的心脑血管事件或干预独立相关。最后，在通过体内磁共振成像（MRI）确定的人类颈动脉斑块中，既往卒中或短暂性脑缺血发作（TIA）与TRFC和IPH相关，而TRFC、LRNC和IPH会增加未来卒中或TIA的风险。本研究的目标是开发一种低成本、无创的成像方法，能够可靠地描绘颈动脉斑块的结构和成分，并适合广泛用于诊断应用。既往研究已表明，Acoustic Radi

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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