68Ga-DOTA-TATE与68Ga-DOTA-JR11 PET/CT在TIO诊断与评估中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04689893

标准获取流程：

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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：肿瘤诱导性骨软化症。肿瘤诱导性骨软化症（TIO），也称为致癌性骨软化症，是一种罕见的副肿瘤综合征。治愈TIO的关键在于手术切除致病肿瘤。在过去十年中，基于68Ga标记的生长抑素受体（SSTR）的影像技术在检测TIO致病肿瘤方面产生了显著影响。68Ga-DOTA-TATE是用于检测TIO最常用的SSTR PET示踪剂，并被推荐为定位致病肿瘤的一线影像方法。然而，68Ga-DOTA-TATE PET/CT中的假阳性结果，包括骨折和/或炎症，是图像解读中的一大挑战，这可能使得在多处可疑病灶中难以区分致病肿瘤。目前尚无有效方法鉴别68Ga-DOTA-TATE PET/CT上多发摄取密集增高的可疑病灶。68Ga-DOTA-JR11是一种用于PET示踪剂的SSTR2特异性拮抗剂。然而，68Ga-DOTA-JR11对SSTR2的亲和力低于68Ga-DOTA-TATE，这意味着可疑病灶对68Ga-DOTA-JR11的摄取可能低于对68Ga-DOTA-TATE的摄取。

本前瞻性研究的目的是比较68Ga-DOTA-JR11与68Ga-DOTA-TATE PET/CT检测肿瘤性骨软化症（TIO）责任肿瘤的敏感性，并探讨68Ga-DOTA-JR11 PET/CT能否在多处可疑病灶中识别出TIO的致病肿瘤。

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。