钆布醇对比钆喷酸葡胺或钆贝葡胺在DCE-MRI诊断多发性硬化、II-IV级胶质瘤或脑转移患者中的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于成人脑肿瘤与多发性硬化等中枢神经系统病变。研究比较钆布醇与钆喷酸葡胺或钆贝葡胺在动态对比增强MRI中的表现,用于术前胶质瘤分级、识别脑转移灶数目以及检出多发性硬化斑块

基本信息
资源简介
钆布醇对比钆喷酸葡胺或钆贝葡胺在DCE-MRI诊断多发性硬化、II-IV级胶质瘤或脑转移患者中的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于成人脑肿瘤与多发性硬化等中枢神经系统病变。研究比较钆布醇与钆喷酸葡胺或钆贝葡胺在动态对比增强MRI中的表现,用于术前胶质瘤分级、识别脑转移灶数目以及检出多发性硬化斑块。覆盖病种包括成人间变性脑膜瘤、间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、脉络丛肿瘤、弥漫性星形细胞瘤和室管膜母细胞瘤。数据可用于对比剂一致性评估与影像诊断相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人间变性(恶性)脑膜瘤、成人间变性星形细胞瘤、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、成人脉络丛肿瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人室管膜母细胞瘤。主要目标:I. 确定Gadavist®(钆布醇)在利用DCE MRI对胶质瘤进行术前分级时是否与Magnevist®(钆喷酸葡胺)或Multihance(钆贝葡胺)一致。II. 确定Gadavist®在使用T1加权增强后MRI识别来自身体其他部位原发癌的脑转移灶数目时是否与Magnevist®或Multihance一致。III. 确定Gadavist®在使用T1加权增强后MRI识别多发性硬化(MS)斑块时是否与Magnevist®或Multihance一致。IV. 确定Gadavist®是否产生相似的MR灌注
【主题与分类】
主题标签:Adult Anaplastic (Malignant) Meningioma、Adult Anaplastic Astrocytoma、Adult Anaplastic Ependymoma、Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Choroid Plexus Neoplasm、Adult Diffuse Astrocytoma、Adult Ependymoblastoma、Adult Ependymoma、Adult Giant Cell Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02967380
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02967380
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- 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(恶性)脑膜瘤、成人间变性星形细胞瘤、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、成人脉络丛肿瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人室管膜母细胞瘤。主要目标:I. 确定Gadavist®(钆布醇)在利用DCE MRI对胶质瘤进行术前分级时是否与Magnevist®(钆喷酸葡胺)或Multihance(钆贝葡胺)一致。II. 确定Gadavist®在使用T1加权增强后MRI识别身体其他部位原发癌的脑转移数量时是否与Magnevist®或Multihance一致。III. 确定Gadavist®在使用T1加权增强后MRI识别多发性硬化(MS)斑块时是否与Magnevist®或Multihance一致。IV. 确定Gadavist®是否产生与Magnevist®或Multihance相似的MS病灶MR灌注/渗透性值。V. 描述性分析,展示Gadavist®与Magnevist®或Multihance在利用DCE MRI区分胶质瘤治疗性坏死与复发性肿瘤时的不同评级模式。
大纲:患者接受标准治疗的钆喷酸葡胺静脉注射(IV),5分钟内两次;或钆贝葡胺静脉注射,5分钟内两次,然后在第1天进行DCE-MRI检查。患者还在第3、4、5、6或7天接受钆布醇静脉注射,5分钟内两次,随后进行约30分钟的DCE-MRI检查。研究完成后,患者在第7天进行随访。
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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