DOPA PET/CT对脑转移瘤的检测与代谢特征研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04890028

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：脑转移瘤，MRI。在接受癌症治疗的患者中，约20%至30%会发生脑转移。这些脑转移在肺癌、乳腺癌或黑色素瘤患者中更为常见。这些患者的预后不佳，但通过目前可用的局部和全身治疗，可以获得较长的生存期。脑MRI是评估脑转移的金标准，但在治疗评估方面存在局限性，部分可通过氨基酸代谢PET成像来弥补。我们的工作旨在比较PET-DOPA与标准MRI在检测肺癌、乳腺癌和黑色素瘤脑转移（≥5mm）方面的性能；并利用高空间分辨率数字PET相机获得的动态采集来表征这些病变。更好地了解新发现脑转移的代谢特征后，后续研究的目标将是更好地评估放疗及各种可用全身治疗（化疗、靶向治疗、免疫治疗）的围治疗期或治疗后疗效。

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。