连接组引导的脑肿瘤手术中经纤维束成像扩展神经导航的肿瘤功能切除

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07717827

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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：脑（神经系统）肿瘤、胶质瘤、脑转移瘤、脑连接组学。CORTEX研究是一项前瞻性、单中心队列研究，在意大利巴勒莫A.R.N.A.S. Civico Di Cristina Benfratelli医院神经外科开展。自2022年1月起连续纳入符合条件的患者。背景与依据：当代对大脑组织的理解强调神经和认知功能的分布式、网络化本质。仅以解剖标志为中心的手术规划——即“定位主义”方法——可能无法解释长程白质通路、联络纤维束以及大规模皮质-皮质下网络在维持高级功能中的作用。“扩展功能区”概念将手术风险分层从经典初级皮质扩展到包括联合与整合网络，即使传统功能区未受损，这些网络的破坏也可能导致临床相关的高级功能缺陷。

扩散MRI处理流程：术前高方向扩散MRI采用开源流程进行处理，该流程整合了MRtrix3（去噪、Gibbs校正、多组织约束球面反卷积、基于iFOD2算法的解剖约束纤维束成像、SIFT2纤维束图过滤）、FSL（涡流和运动校正、磁敏感畸变校正）以及FreeSurfer（皮层和皮层下分割、基于图谱的脑区划分）。在数据质量最佳的部分患者中，使用Ciftify框架进行HCP风格的基于表面的分析。通过自定义Bash和Python脚本实现工作流程自动化，减少操作者依赖性变异。神经导航整合：临床相关白质纤维束的纤维束图和体积叠加图——包括皮质脊髓束、弓状束和上纵束、下额枕束、视辐射以及额斜束——被共同配准到解剖空间并导入神经

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。