术中激光散斑对比成像评估神经外科手术中的血流

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05028400

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；
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   • 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

疾病类型：动脉瘤、动静脉畸形、硬脑膜动静脉瘘、胶质瘤、脑膜瘤、转移瘤。脑血流量（CBF）对人脑功能至关重要，因为大脑依赖持续的血液供应来满足其能量需求。在神经外科手术中，脑血管的阻塞，即使是短暂且瞬时的，若未能及时识别，也可能导致不可逆的脑组织损伤（即卒中）和皮质功能丧失。神经外科涉及治疗脑内血管相关病变，如颅内动脉瘤、动静脉畸形和硬脑膜动静脉瘘，同时也包括脑肿瘤切除术中对血管的处理。对于这些手术，评估血管内的血流至关重要。迄今为止，外科医生无法“看到”动脉或静脉内流动的血液。手术过程中的实时血流可视化有助于神经外科医生更好地理解术中血管闭塞事件的后果，识别潜在的不良并发症，从而及时干预以降低卒中风险。

目前，手术中观察动脉血流的标准方法是吲哚菁绿血管造影（ICGA）和荧光素血管造影（FA），这两种方法均需静脉注射荧光染料团注，并通过成像染料灌注过程来判断哪些血管得到了血流灌注。ICGA和FA仅能提供数秒内的瞬时灌注视图，远不能实现连续评估。激光散斑对比成像（LSCI）已被证实能够实时、连续地可视化血管内的血流，且无需使用对比剂。在LSCI中，目标组织被红色或近红外波长的低功率激光照射，组织表面反射的光线成像于相机上。所得图像即为激光散斑图案，计算机处理这些图像以生成散斑对比图像，这些图像反映了视野内的运动情况（即血流）。

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。