超分辨率超声（SRUS）在肝脏肿瘤中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07707661

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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：肝细胞癌（HCC）、肝内胆管细胞癌、肝血管瘤、局灶性结节性增生、肝转移瘤。肝肿瘤的大体血管供应因组织学亚型、病灶大小及疾病分期不同而差异显著。当前临床影像学方法主要依据肝肿瘤的大体血管灌注模式对其进行表征。常规彩色多普勒超声可对肿瘤血管化进行定性评估，有助于区分肝脏良恶性病变，明确肿瘤与肝内主要血管的解剖关系，并检测血管侵犯。然而，这些大体血管特征源于复杂的微血管结构，包括血管分布模式、微血管密度、血管形态与迂曲度、血流速度及血流方向。尽管肿瘤微循环在肿瘤进展和治疗反应中具有关键作用，但不同肝肿瘤之间微血管血流动力学的异质性仍未被充分表征。

超分辨率超声成像（SRUS）的出现显著推进了超声成像的发展，它突破了声学衍射极限，使得直径小至约20微米的微血管得以可视化。与传统超声技术不同，SRUS保留了超声的固有优势，包括深层组织穿透能力和大视野，同时实现了空间分辨率约十倍的提升。这种独特的结合有效弥合了血管成像中长期存在的成像深度与空间分辨率之间的差距。此外，通过定位和追踪单个循环微泡，SRUS能够在宽动态范围内定量评估微血管血流速度，且不依赖于多普勒角度。因此，超分辨率超声成像为表征和比较良恶性肝病变的微血管血流动力学特征提供了前所未有的机会。

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。