APT加权与扩散MRI表征高级别胶质瘤肿瘤浸润

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07532031

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病：高级别胶质瘤、胶质母细胞瘤、成人脑肿瘤。高级别胶质瘤（HGGs）是成人中最具侵袭性的原发性脑肿瘤之一，其特征是弥漫性浸润周围脑组织。这种浸润行为是完全手术切除的主要限制之一，并导致肿瘤复发。准确识别可见肿瘤边缘以外的浸润组织仍是神经肿瘤学中的一大挑战。常规磁共振成像（MRI）序列，包括对比增强 T1 加权成像和液体衰减反转恢复（FLAIR），通常用于界定肿瘤边界。然而，非对比增强区域常含有肿瘤浸润与血管源性水肿的混合物，仅使用标准成像无法可靠区分二者。因此，需要能够表征瘤周微环境生物学特性的改进成像技术，以支持更准确地评估肿瘤范围。先进 MRI 技术可提供关于组织组成和微结构的补充信息。弥散张量成像（DTI）通过测量水的弥散特性，提供与组织排列和细胞结构相关的信息。酰胺质子转移加权（APTw）成像提供与内源性可移动蛋白质和多肽相关的信息，这些物质在肿瘤组织中通常增多，并反映代谢和分子变化。这些技术的联合使用可能改善对常规 MRI 上表现为非增强区域内肿瘤浸润组织的识别。本研究设计为一项前瞻性、单中心观察性研究，入组影像学怀疑为高级别胶质瘤、并计划作为标准临床诊疗的一部分接受活检或肿瘤切除术的成人患者。所有入组参与者都将接受术前 MRI 检查，包括标准临床序列和先进成像。

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。