18F-FDOPA PET/CT 或 PET/MRI 测量新诊断或复发性胶质瘤患者的肿瘤
本数据集来自 clinicaltrials.gov，属于肿瘤/脑肿瘤分类，聚焦于新诊断或复发性胶质瘤患者的肿瘤测量。数据涉及成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤和成人混合性胶质瘤等病种
基本信息
资源简介
18F-FDOPA PET/CT 或 PET/MRI 测量新诊断或复发性胶质瘤患者的肿瘤
本数据集来自 clinicaltrials.gov，属于肿瘤/脑肿瘤分类，聚焦于新诊断或复发性胶质瘤患者的肿瘤测量。数据涉及成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤和成人混合性胶质瘤等病种。该临床试验比较 18F-FDOPA PET 与标准 MRI 在测量肿瘤方面的表现，18F-FDOPA 是一种与肿瘤细胞结合并经 PET 成像捕获的放射性药物，CT 和 MRI 与 PET 联合用于描述肿瘤功能、位置和大小信息。PET/CT 或 PET/MRI 可能比标准 MRI 更准确地帮助医生发现和测量脑肿瘤（来源 clinicaltrials.g。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤、成人混合性胶质瘤。本临床试验比较氟-18 氟代二羟基苯丙氨酸（18F-fluorodopa 或 18F-FDOPA）正电子发射断层扫描（PET）与标准磁共振成像（MRI）在测量新诊断或复发性（已复发）胶质瘤患者肿瘤方面的作用。18F-FDOPA 是一种与肿瘤细胞结合并被 PET 捕获成像的放射性药物。计算机断层扫描（CT）和 MRI 与 PET 联合使用，以描述肿瘤功能、位置和大小相关信息。PET/CT 或 PET/MRI 在帮助医生发现和测量脑肿瘤方面可能比标准 MRI 更准确。
【主题与分类】
主题标签：Adult Anaplastic Ependymoma、Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Diffuse Astrocytoma、Adult Giant Cell Glioblastoma、Adult Glioblastoma、Adult Gliosarcoma、Adult Mixed Glioma、Adult Oligodendroglioma、Adult Pilocytic Astrocytoma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02175745
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02175745
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤、成人混合性胶质瘤。本临床试验比较氟-18氟代二羟基苯丙氨酸（18F-氟多巴或18F-FDOPA）正电子发射断层扫描（PET）与标准磁共振成像（MRI）在测量新诊断或复发（已复发）胶质瘤患者肿瘤方面的效果。18F-FDOPA是一种放射性药物，可与肿瘤细胞结合，并通过PET在图像中捕获。计算机断层扫描（CT）和MRI与PET联合使用，以描述有关肿瘤功能、位置和大小的信息。在帮助医生发现和测量脑肿瘤方面，PET/CT或PET/MRI可能比标准MRI更准确。
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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