18F-FSPG PET 用于肝癌患者术前或移植前显像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝癌患者在接受肝切除手术或原位肝移植前的 18F-FSPG PET 显像

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像分类Adult Hepatocellular CarcinomaResectable Hepatocellular CarcinomaCholangiocarcinomaBenign Liver TumorMetastases to Liver
18F-FSPG PET in Imaging Patients With Liver Cancer Before Undergoing Surgery or Transplant

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

18F-FSPG PET 用于肝癌患者术前或移植前显像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝癌患者在接受肝切除手术或原位肝移植前的 18F-FSPG PET 显像。覆盖成人肝细胞癌、可切除肝细胞癌、胆管癌、良性肝肿瘤及肝转移瘤等病种。数据可用于评估 18F-FSPG PET/CT 与病理、肿瘤代谢的关系,并与标准诊断 MRI、11C-acetate PET/CT 及 18F-FDG PET/CT 进行摄取比较,同时评估良性肝病灶的摄取情况(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人肝细胞癌、可切除肝细胞癌、胆管癌、良性肝肿瘤、肝转移瘤。主要目标:I. 评估疑似肝细胞癌(HCC)并计划接受肝切除手术和原位肝移植(OLT)的患者中,18F-FSPG PET/计算机断层扫描(CT)、病理学与肿瘤代谢之间的关系。II. 在疑似 HCC 并计划接受肝切除手术或 OLT 的患者中,比较 18F-FSPG PET/CT 与标准治疗(SOC)诊断性 MRI 成像。III. 在计划接受肝切除手术或 OLT 的疑似 HCC 患者中,比较 18F-FSPG PET/CT 与 11C-acetate PET/CT 及 18F-FDG PET/CT 在疑似 HCC 和背景肝脏中的摄取。IV. 评估良性肝病灶中 18F-FSPG PET/CT 的摄取与背景的对比。V. 评估恶性非

【主题与分类】

主题标签:Adult Hepatocellular Carcinoma、Resectable Hepatocellular Carcinoma、Cholangiocarcinoma、Benign Liver Tumor、Metastases to Liver。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02379377

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    • 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:成人肝细胞癌、可切除肝细胞癌、胆管癌、良性肝肿瘤、肝转移瘤。主要目标:I. 评估疑似肝细胞癌(HCC)并计划接受肝切除手术和原位肝移植(OLT)的患者中,18F-FSPG PET/计算机断层扫描(CT)、病理学和癌症代谢之间的关系。II. 在疑似HCC并计划接受肝切除手术或OLT的患者中,比较18F-FSPG PET/CT与标准治疗(SOC)诊断性MRI成像。III. 在计划接受肝切除手术或OLT的患者中,比较疑似HCC及背景肝脏中18F-FSPG PET/CT与11C-乙酸盐PET/CT及18F-FDG PET/CT的摄取情况。IV. 评估良性肝脏病变中18F-FSPG PET/CT的摄取情况,并与背景进行比较。V. 评估恶性非HCC肝脏肿瘤中18F-FSPG PET/CT的摄取情况。大纲:患者在手术或OLT后4周内接受18F-FSPG PET以及碳-11(11C)-乙酸盐PET或18F-FDG PET扫描。

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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