用于SSTR和RGD阳性肿瘤诊断的双靶点示踪剂TATE-RGD

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06632860

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：碘难治性甲状腺癌、脑膜瘤、神经内分泌肿瘤（NETs）。本研究围绕177Lu-EB-TATE治疗神经内分泌肿瘤及177Lu-EB-FAPI治疗表达FAP的肿瘤开展了大量研究。同一方案已证实68Ga-TATE-RGD显示出TBR升高，提示TATE-RGD具有示踪动力学优势。与单靶点示踪剂DOTATATE相比，双靶点TATE-RGD探针在检测NETs肝转移方面具有明显优势，并可在未来研究中探索其潜在治疗用途，用于靶向放射性标记治疗（RLT）的相关伴随诊断；该研究已发表于第一影响力期刊《欧洲核医学与分子影像杂志》（IF：9.6），并使用同一示踪剂进行了小剂量诊断性PET显像。

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。