Al18F-NOTA-FAPI-04 PET/CT 表征乳腺癌 (PFB-02)

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05574920

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：乳腺癌。乳腺癌是一种复杂的异质性疾病，由众多不同的生物学亚型组成，这些亚型以不同的病理生物学特征和临床行为为特点。18F-氟脱氧葡萄糖（18F-FDG）PET/CT是表征肿瘤内代谢的重要影像学方法，已在乳腺癌患者的诊断、分期和治疗反应评估中成功发展。癌症相关成纤维细胞（CAFs）是肿瘤基质的重要组成部分，具有多种功能。成纤维细胞活化蛋白（FAP）是二肽基肽酶-4家族的一种II型膜结合糖蛋白，在包括乳腺癌在内的多种上皮癌的CAFs中高表达，而在正常组织中表达相对较低。基于这一特征，许多用放射性示踪剂（68Ga、18F或177Lu）标记的FAP小分子抑制剂（FAPIs）已被合成作为癌症的诊疗一体化放射性示踪剂。既往关于FAPI PET/CT肿瘤成像的研究主要集中于68Ga放射性核素而非18F。

由于18F标记的FAPI具有更有利的物理性质、高生产能力以及良好的成像特性，它可能是PET成像的理想显像剂。因此，本研究旨在评估Al18F-NOTA-FAPI-04 PET/CT在乳腺癌患者中的性能和价值。

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。