颅内动静脉畸形手术中的功能磁共振成像导航

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01758211

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：颅内动静脉畸形。颅内动静脉畸形（AVMs）是一种先天性病变，由多条动脉和静脉组成，它们以瘘管形式相连，中间没有正常的毛细血管床。手术切除被认为是AVMs的主要治疗选择。然而，与立体定向放射外科和血管内栓塞相比，AVMs的显微外科手术被认为具有较高的死亡率和发病率，尤其是对于高级别分类的AVMs。血氧水平依赖fMRI可以无创地绘制大脑的运动和语言区域。它已成为最先进的功能成像技术之一，并迅速发展成为临床和认知神经科学研究的重要工具。许多临床研究已经报道了fMRI在脑肿瘤手术中的应用。然而，fMRI导航在颅内动静脉畸形手术中对神经功能保护的作用尚不清楚。我们旨在进行一项多中心前瞻性随机单盲临床试验，以评估fMRI导航在颅内AVMs手术中的安全性和效果。

我们假设，应用血氧水平依赖fMRI能够改善患者的长期预后。

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。