NeuroEXPLORER PET/CT 与标准护理 PET/CT 在头颈部区域的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 NeuroEXPLORER PET/CT 与标准护理 PET/CT 在头颈部区域的比较,属于肿瘤/脑肿瘤方向

基本信息
资源简介
NeuroEXPLORER PET/CT 与标准护理 PET/CT 在头颈部区域的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 NeuroEXPLORER PET/CT 与标准护理 PET/CT 在头颈部区域的比较,属于肿瘤/脑肿瘤方向。覆盖疾病包括痴呆、运动障碍、ALS、癫痫、脑肿瘤、垂体腺瘤、大血管炎、头颈部肿瘤等。研究旨在比较新型 NeuroEXPLORER PET/CT 与现行标准 PET/CT 扫描仪,展示新设备的附加诊断价值,并评估其在头颈部 PET 研究中的安全性与可行性。该设备分辨率高,可对标准临床 PET 扫描仪所能显示小 20 倍的区域进行精确检查,专为脑、脊髓和颈部成像设计(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痴呆、运动障碍、ALS - 肌萎缩侧索硬化、癫痫、脑肿瘤、垂体腺瘤、大血管炎、头颈部肿瘤。本临床研究的目的是将当前的标准护理 PET/CT 扫描仪与新的 NeuroEXPLORER PET/CT 进行比较,旨在证明新扫描仪的附加诊断价值。由于这是欧洲首台此类设备,该研究还将评估 NeuroEXPLORER 系统用于头颈部 PET 研究的安全性和总体可行性。由于其高分辨率,NeuroEXPLORER 能够对标准临床 PET 扫描仪所能可视化的小至 20 倍的区域进行精确检查,提供具有极高细节水平的图像。该扫描仪专为脑、脊髓和颈部区域成像而设计,以支持诊断和监测
【主题与分类】
主题标签:Dementia、Movement Disorders、ALS - Amyotrophic Lateral Sclerosis、Epilepsy、Brain Tumors、Pituitary Adenoma、Large Vessel Vasculitis、Head and Neck Tumors、Parathyroid Adenomas、Neuroblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07595666
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07595666
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:痴呆、运动障碍、ALS-肌萎缩侧索硬化、癫痫、脑肿瘤、垂体腺瘤、大血管炎、头颈部肿瘤。本临床研究的目标是将当前标准护理PET/CT扫描仪与新型NeuroEXPLORER PET/CT进行比较,旨在证明新扫描仪的附加诊断价值。由于这是欧洲首台此类设备,该研究还将评估NeuroEXPLORER系统用于头颈部PET研究的安全性和总体可行性。由于其高分辨率,NeuroEXPLORER能够精确检查比标准临床PET扫描仪可可视化区域小多达20倍的区域,提供细节水平极高的图像。该扫描仪专为脑、脊髓和颈部区域成像而设计,以支持神经、精神及其他头颈部疾病的诊断和监测。本研究旨在回答的主要问题是:* 对于头颈部疾病,与标准临床PET/CT扫描相比,NeuroEXPLORER是否能提供更详细的信息和更好的诊断质量?
- NeuroEXPLORER系统在开展头颈部研究方面是否安全有效?参与者将:* 获得关于研究的明确信息,包括其组织安排、可能的风险和潜在的益处。在此基础上,他们能够在研究开始前通过签署知情同意书来给出知情同意。* 前往诊所(UZ Leuven)一次,连续进行两次PET/CT扫描:首先是规定的临床扫描,随后是使用NeuroEXPLORER进行的较短扫描。* 在常规PET/CT扫描开始前,在前臂血管中放置一根小导管。通过该导管给予示踪剂。示踪剂是少量略带放射性的物质,有助于生成体内过程的图像。根据所用示踪剂的不同,PET/CT扫描可能会立即开始,或在短暂等待后开始。* 在临床扫描期间,仰卧在扫描仪床上10至30分钟。* 在临床
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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