动态18F-FDG PET/CT预测蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04356599

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：动脉瘤性蛛网膜下腔出血。我们假设，初始出血后早期发生的不可逆微血管恶化可能促成DCI的发生。更准确地说，我们怀疑DCI区域在某种程度上是以下区域的重叠：微灌注过早改变、缩短循环储备的区域，以及继发性痉挛动脉进一步降低血流、导致缺血的区域。我们旨在通过早期动态18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（动态18F-FDG PET/CT）评估脑葡萄糖灌注和代谢，探索潜在的微血管改变。如果我们的假设被证明成立，我们将同时能够确定这一不可预测并发症的危险因素，并获得对DCI病理生理学的深刻认识。因此，本试验的目的是在SAH患者中证明18F-FDG PET/CT早期脑葡萄糖摄取缺陷与磁共振成像（MRI）上迟发性脑梗死之间的相关性。

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。