用于高级别胶质瘤个体化自适应放疗指导的系列高级磁共振成像扫描
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦高级别胶质瘤（Malignant Glioma）患者，采用系列高级磁共振成像（MRI）扫描指导个体化自适应放疗
基本信息
资源简介
用于高级别胶质瘤个体化自适应放疗指导的系列高级磁共振成像扫描
该数据集英文名为 Serial Advanced Magnetic Resonance Imaging Scan for Guidance of Personalized Adaptive Radiotherapy for High Grade Glioma，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归类于肿瘤 / 脑肿瘤方向，主题标签为 Malignant Glioma。数据集聚焦高级别胶质瘤（恶性胶质瘤）患者，核心思路是采用系列高级磁共振成像（MRI）扫描，为个体化自适应放疗提供指导。围绕这一主题，源站描述给出了研究的主要目标与次要目标：主要目标包括比较术后即刻 MRI 与放疗前新采集 MRI 在手术腔及残余肿瘤放疗剂量学覆盖上的差异，并评估基于系列 MRI 的自适应放疗方案与采用初始 MRI 模拟靶区和正常结构体积的传统放疗计划之间，在靶区体积和正常结构上的累积剂量学差异；次要目标涉及报告手术至放疗期间肿瘤进展的发生率及相关风险因素，并评估实际交付剂量与失败模式之间的关系。整体而言，该数据集面向高级别胶质瘤放疗中 MRI 引导的自适应决策问题，强调系列影像与剂量学比较。
【数据集背景】
高级别胶质瘤是恶性程度较高的脑肿瘤，放疗是其综合治疗的重要环节。源站描述显示，该数据集所对应的研究关注放疗靶区勾画与剂量覆盖的准确性，尤其是手术腔和残余肿瘤在不同时间点 MRI 上的呈现差异。研究提出以系列高级磁共振成像扫描指导个体化自适应放疗，并通过与常规放疗计划的对比来考察自适应策略的剂量学价值。这一背景决定了数据集围绕影像扫描、靶区与正常结构体积、剂量学覆盖和累积剂量差异等核心问题组织。
【数据内容】
源站描述主要给出了研究目标层面的信息：主要目标为比较术后即刻 MRI 与放疗前新采集 MRI 对手术腔及残余肿瘤放疗剂量学覆盖的差异，并评估基于系列 MRI 的自适应放疗与传统放疗计划在靶区体积和正常结构上的累积剂量学差异；次要目标包括报告手术至放疗期间肿瘤进展的发生率及与较高进展风险相关的因素（如手术与放疗之间的时间间隔、手术范围、分子特征），以及评估实际交付剂量与失败模式之间的关系。具体样本量、影像序列参数、剂量指标数值、随访时长等数据内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov，本站分类为肿瘤 / 脑肿瘤，主题标签为 Malignant Glioma。源站描述提及的采集相关要素包括术后即刻 MRI、放疗前新采集 MRI、初始 MRI 模拟以及系列 MRI 扫描，并涉及手术与放疗之间的时间间隔、手术范围和分子特征等变量。关于采集机构、采集设备型号、扫描协议参数、数据存储格式与数据量等信息，源站未提供。
【适用场景】
依据源站描述，该数据集适用于高级别胶质瘤放疗中基于系列 MRI 的靶区与正常结构剂量学比较研究，可用于考察术后即刻影像与放疗前新影像在手术腔和残余肿瘤覆盖上的差异，也可用于比较自适应放疗计划与传统放疗计划的累积剂量学差异。此外，还可用于分析手术至放疗期间肿瘤进展的发生率及相关因素，以及实际交付剂量与失败模式之间的关系。其他应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方式、访问流程、字段说明或分析操作指南。
【质量与限制】
源站描述未提供样本量、数据完整性、缺失情况、影像质量评估或剂量学验证等质量信息，也未说明数据使用的限制条件。相关质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款或使用授权信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04771806
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
适应症：恶性胶质瘤。主要目标：I. 比较术后即刻MRI与放疗前新获取的MRI在手术腔及任何残留肿瘤的放射剂量学覆盖范围上的差异。II. 评估基于系列MRI的自适应放疗方法与使用初始MRI模拟时的靶区和正常结构体积的传统放疗计划之间，靶区体积和正常结构的累积剂量学差异。次要目标：I. 报告手术至放疗期间肿瘤进展的发生率及与较高肿瘤进展风险相关的因素（例如，手术至放疗的时间间隔、手术范围、分子特征）。II. 评估实际给予的剂量学与失败模式及神经认知功能变化之间的关系。III.
评估多参数MRI上体素级定量变化与失败模式及神经认知功能变化之间的关系，多参数MRI包括表观扩散系数（ADC）、各向异性分数（FA）、相对脑血容量（rCBV）、血管外细胞外间隙分数体积（ve）和Ktrans（表征低分子量钆跨毛细血管内皮扩散转运的转运常数）。IV. 确定术后早期进展是否与更差的总生存期相关。V. 确定当基线MRI为术后即刻MRI与放疗前新采集MRI时，完成放疗后首次随访所报告的假性进展差异。VI. 比较术后即刻MRI与放疗前新采集MRI在放疗计划计算机断层扫描（CT）图像与MRI之间的图像配准准确性。VII. 评估标准临床神经认知功能（NCF）与基于iPad的NCF（iN
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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