CZT VERITON-CT相机加速全身骨CT检查评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为骨转移瘤。研究对象为因已知肿瘤病史而常规接受骨扫描以寻找原发性或转移性肿瘤骨病灶的患者,由Nancy大学区域医院中心(CHRU)核医学科医生招募

Central Hospital, Nancy, FranceCentral Hospital, Nancy, France
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Bone Metastases
Evaluation of an Accelerated Body-whole Bone CT Procedure With the CZT(Cadmium-Zinc-Telluride) "VERITON-CT ™" Camera

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

CZT VERITON-CT相机加速全身骨CT检查评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为骨转移瘤。研究评估使用CZT(Cadmium-Zinc-Telluride)VERITON-CT™相机的加速全身骨CT检查流程,为单中心、开放、随机、干预性研究(RIPH-2)。研究对象为因已知肿瘤病史而常规接受骨扫描以寻找原发性或转移性肿瘤骨病灶的患者,由Nancy大学区域医院中心(CHRU)核医学科医生招募。骨显像使用锝-99m标记双膦酸盐,其摄取依赖骨重塑、成骨细胞活性与组织灌注。三维SPECT记录检测骨转移的灵敏度与MRI相当,通常由混合系统结合X射线扫描仪完成(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:骨转移。干预性研究(RIPH-2),单中心、开放、随机。所有因已知肿瘤病史而常规接受骨扫描以寻找原发性或转移性肿瘤骨病灶的患者,将由Nancy大学区域医院中心(CHRU)核医学科医生邀请参与研究。用于骨显像的示踪剂(锝-99m标记双膦酸盐)的摄取高度依赖骨重塑、成骨细胞活性和组织灌注。这就是骨显像是一种敏感检查、能够在异常出现放射学表现之前检测到异常的原因。称为SPECT的三维(3D)记录检测骨转移的灵敏度与MRI相当。这些SPECT最常由混合系统产生,并结合X射线扫描仪。

【主题与分类】

主题标签:Bone Metastases。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04157166

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04157166

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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:骨转移。干预性研究(RIPH-2),单中心、开放标签随机。所有因寻找原发性或转移性肿瘤骨病变(已知肿瘤病史)而常规转诊进行骨扫描的患者,将由南锡大学区域医院中心(CHRU)核医学科的医生邀请参与本研究。用于骨闪烁显像的示踪剂(锝-99m标记的双膦酸盐)的摄取高度依赖于骨重塑、成骨细胞活性和组织灌注。这就是为什么骨闪烁显像是一种敏感的检查,能够在异常出现放射学表现之前检测到它们。称为SPECT的三维(3D)记录检测骨转移的灵敏度与MRI相当。这些SPECT通常由混合系统产生,与X射线扫描仪(CT)记录相结合,从而可以校正所测活性定量中的某些缺陷(衰减、扩散、部分容积),并且还可以完善病变的特征描述。

骨病常呈弥漫性分布,往往需要进行二维(2D)全身显像,但遗憾的是,其信息量和敏感性均不如三维(3D)显像。因此,对于难以探查的部位,尤其是骨盆和脊柱,以及怀疑肿瘤性病变时,推荐补充聚焦的SPECT/CT图像。这种配准过程耗时较长(约40分钟),部分患者难以耐受,且无法对整个骨骼进行最佳的3D分析。

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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