18F-DOPA II - PET 成像优化

源站描述显示其覆盖先天性高胰岛素血症、神经母细胞瘤、帕金森病、路易体病、神经内分泌肿瘤与脑肿瘤等疾病。18F-DOPA 是类似天然 L-DOPA 的大型中性氨基酸,可进入 L-DOPA 的生化通路,并通过 PET/CT 扫描仪成像,从而以高靶本比显示 L-DOPA 代谢通路,为多种疾病提供有价值的信

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clinicaltrials
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医学影像Congenital HyperinsulinismNeuroblastomaParkinson DiseaseLewy Body DiseaseNeuroendocrine TumorsBrain Tumor
18F-DOPA II - PET Imaging Optimization

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

18F-DOPA II - PET 成像优化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 18F-DOPA II - PET 成像优化,属于肿瘤 / 脑肿瘤分类。源站描述显示其覆盖先天性高胰岛素血症、神经母细胞瘤、帕金森病、路易体病、神经内分泌肿瘤与脑肿瘤等疾病。18F-DOPA 是类似天然 L-DOPA 的大型中性氨基酸,可进入 L-DOPA 的生化通路,并通过 PET/CT 扫描仪成像,从而以高靶本比显示 L-DOPA 代谢通路,为多种疾病提供有价值的信息。该数据可用于相关疾病的 PET 成像研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:先天性高胰岛素血症、神经母细胞瘤、帕金森病、路易体病、神经内分泌肿瘤、脑肿瘤。背景与原理 6-[18F]氟-二羟基苯丙氨酸(18F-DOPA)是一种大型中性氨基酸,在生化上与天然 L-3.4-二羟基苯丙氨酸(L-DOPA)相似。L-DOPA 是多巴胺、肾上腺素(adrenaline)和去甲肾上腺素(noradrenaline)的前体,统称为儿茶酚胺。18F-DOPA 在脑内和外周均进入 L-DOPA 的生化通路,并可用正电子发射断层扫描 / 计算机断层扫描(PET/CT)扫描仪成像。因此,18F-DOPA 能够以高靶本比成像 L-DOPA 代谢通路,为多种疾病提供有价值的信息。虽然 18F-DOPA 在全球多家不同机构是一种成熟的诊断示踪剂,但鉴于其……

【主题与分类】

主题标签:Congenital Hyperinsulinism、Neuroblastoma、Parkinson Disease、Lewy Body Disease、Neuroendocrine Tumors、Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04706910

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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

疾病:先天性高胰岛素血症、神经母细胞瘤、帕金森病、路易体病、神经内分泌肿瘤、脑肿瘤。背景与原理 6-[18F]氟-二羟基苯丙氨酸(18F-DOPA)是一种大型中性氨基酸,在生物化学上与天然的L-3,4-二羟基苯丙氨酸(L-DOPA)相似。L-DOPA是多巴胺、肾上腺素和去甲肾上腺素的前体,这些统称为儿茶酚胺。18F-DOPA在脑内外均能进入L-DOPA的生物化学途径,并可通过正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)进行成像。因此,18F-DOPA能够以高靶本比成像L-DOPA代谢途径,为多种疾病提供有价值的信息。尽管18F-DOPA在全球多家机构已是成熟的诊断示踪剂,但由于18F的半衰期较短(110分钟),该示踪剂无法进口供本地使用。埃德蒙顿PET中心最近开发了该示踪剂的生产方法,实现了本地获取。

阿尔伯塔大学的一项初步研究(Pro00055342)已证明该示踪剂具有可接受的安全性特征、符合预期的生物分布(包括生理性和疾病相关分布),并已确立该示踪剂的临床疗效。2020年3月,阿尔伯塔大学医院(UAH)安装了一台新的PET/CT扫描仪(GE Discovery MI),配备数字探测器系统和新的迭代图像重建算法,与先前安装的扫描仪相比代表了显著的技术进步。预计该系统将减少伪影,并提高对较小病灶检测的灵敏度。我们的初步研究显示该示踪剂经尿液快速排泄,膀胱内出现强烈放射性浓聚。虽然这种生理现象在预期之内,但确实导致部分患者盆腔评估的图像质量下降。新的GE Discovery MI PET/CT系统上可用的改进图像重建算法可能会改善与t

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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