非缺血性心肌病FAPI PET成像

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非缺血性心肌病患者的FAPI PET/CT成像。非缺血性心肌病包含病因、影像表型、治疗反应和临床结局各异的多种心肌疾病,尽管指南导向药物治疗不断进步,不良心肌重构和进行性心力衰竭仍是重要致病和致死原因

Peking Union Medical College HospitalPeking Union Medical College Hospital
clinicaltrials
浏览 7
医学影像Nonischemic Cardiomyopathy
FAPI PET Imaging in Nonischemic Cardiomyopathy

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

非缺血性心肌病FAPI PET成像

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非缺血性心肌病患者的FAPI PET/CT成像。非缺血性心肌病包含病因、影像表型、治疗反应和临床结局各异的多种心肌疾病,尽管指南导向药物治疗不断进步,不良心肌重构和进行性心力衰竭仍是重要致病和致死原因。活化的心脏成纤维细胞是不良心室重构和细胞外基质沉积的关键效应细胞,而常规影像主要评估心脏结构、功能和已发生的组织损伤,无法直接评估正在进行的成纤维细胞活化。成纤维细胞活化蛋白(FAP)在组织重构过程中由活化成纤维细胞表达,在正常心肌中表达很低。该数据可用于研究FAPI PET/CT对非缺血性心肌病成纤维细胞活化的评估价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非缺血性心肌病。非缺血性心肌病由一组异质性心肌疾病组成,其病因、影像表型、治疗反应和临床结局各不相同。尽管指南导向的药物治疗已取得进展,不良心肌重构和进行性心力衰竭仍是该人群发病和死亡的重要原因。活化的心脏成纤维细胞是不良重构和细胞外基质沉积的关键效应细胞。然而,常规影像模态主要表征心脏结构、功能和已形成的组织损伤,不能直接评估正在进行的成纤维细胞活化。成纤维细胞活化蛋白(FAP)在组织重构过程中由活化成纤维细胞表达,但在正常心肌中表达极低。正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)u

【主题与分类】

主题标签:Nonischemic Cardiomyopathy。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07878338

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:非缺血性心肌病。非缺血性心肌病由一组异质性心肌疾病组成,其病因、影像表型、治疗反应和临床结局各不相同。尽管指南指导的药物治疗已取得进展,但不良心肌重构和进行性心力衰竭仍是该人群发病和死亡的重要原因。活化的心脏成纤维细胞是不良心肌重构和细胞外基质沉积的关键效应细胞。然而,传统影像学方法主要表征心脏结构、功能及已形成的组织损伤,并不能直接评估正在进行的成纤维细胞活化。成纤维细胞活化蛋白(FAP)在组织重构过程中由活化成纤维细胞表达,而在正常心肌中表达极少。因此,使用放射性示踪剂[18F]AlF-NOTA-FAPI-04的正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)可能提供一种无创方法,用于可视化和定量评估活跃的心肌成纤维细胞相关过程。

既往研究提示,非缺血性心肌病中的心肌FAPI摄取可表现为弥漫性、局灶性或局灶叠加弥漫性,可优先累及特定心肌区域,并可发生于晚期钆增强区域内及区域外。这些发现表明,FAPI PET与心脏磁共振成像可能就活跃的成纤维细胞生物学与已确立的心肌组织异常提供互补信息。本研究将评估基线心肌FAPI摄取模式及定量参数是否与心脏功能、CMR组织特征、后续治疗反应及临床结局相关。研究将进一步探讨[18F]AlF-NOTA-FAPI-04 PET/CT是否在常规临床与心脏影像评估之外提供增量表型与预后信息。总体目标是确定FAPI PET/CT作为一种无创分子影像的潜在作用

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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