评估锆-89标记的Girentuximab PET显像在HCC、BTC或NEN患者中的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06735560

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
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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：肝细胞癌（HCC）、肝内胆管癌（Icc）、神经内分泌肿瘤。精准医学是肿瘤学的一个重要目标，其基础在于识别具有诊断、预后或预测价值的生物标志物。胃肠胰神经内分泌肿瘤（GEP-NENs）虽属罕见，但发病率正在上升。在此背景下，碳酸酐酶IX（CAIX）在肿瘤中的表达，加之其在正常组织中的有限分布，为治疗靶向和精准医学提供了契机。实际上，将抗CAIX单克隆抗体girentuximab用锆-89进行放射性标记，已显示出作为一种新型正电子发射断层扫描（PET）示踪剂的潜力，而用镥-177标记则在透明细胞肾细胞癌（ccRCC）的治疗诊断一体化方法中展现出作为治疗药物的前景。本研究旨在评估89Zr标记的girentuximab（89Zr-TLX250）作为一种新型、靶向碳酸酐酶IX（CAIX）的PET/CT示踪剂，用于胃肠胰神经内分泌肿瘤、肝细胞癌或肝内胆管癌成像的应用。

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。