FAPI与FDG-PET-CT诊断急性期Peyronie病价值评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Peyronie病(PD)急性期与慢性期的诊断鉴别。源站描述指出,PD因成纤维细胞增生导致阴茎弯曲并引发白膜炎症反应,急性期20-70%男性出现疼痛;现有药物疗法仅适用于活动期,而活动期炎症与纤维化同慢性期终末纤维化的区分目前仅靠病史和体格检查

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医学影像分类Peyronie's Disease
Assessment of the Value of FAPI and FDG-PET-CT in Diagnosis of Acute Phase Peyronie's Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

FAPI与FDG-PET-CT诊断急性期Peyronie病价值评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Peyronie病(PD)急性期与慢性期的诊断鉴别。源站描述指出,PD因成纤维细胞增生导致阴茎弯曲并引发白膜炎症反应,急性期20-70%男性出现疼痛;现有药物疗法仅适用于活动期,而活动期炎症与纤维化同慢性期终末纤维化的区分目前仅靠病史和体格检查。该试点研究探索FAPI-PET/CT与FDG-PET/CT扫描检测阴茎内活跃成纤维细胞和炎症的能力,有望为区分活动期与慢性期提供诊断手段(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Peyronie病。使用FAPI-PET/CT和FDG-PET/CT扫描在急性或慢性期Peyronie病中检测阴茎内活跃成纤维细胞和炎症——一项试点研究。理由:Peyronie病(PD)因成纤维细胞生长导致阴茎弯曲,引起白膜炎症反应。急性期20-70%的男性出现疼痛。新的药物疗法正在开发中,但这些疗法仅适用于PD的活动期。难以区分伴有炎症和活跃纤维化的活动期与终末纤维化的慢性期。目前,这种区分只能通过采集患者病史和体格检查来完成。拥有能够区分活动期和慢性期的诊断测试将是开创性的,并将

【主题与分类】

主题标签:Peyronie's Disease。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07903987

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数据说明

条件:佩罗尼氏病。使用FAPI-PET/CT和FDG-PET/CT扫描在急性或慢性期佩罗尼氏病中检测阴茎内活跃成纤维细胞和炎症——一项初步研究

理由

佩罗尼氏病(PD)因成纤维细胞增生导致阴茎弯曲,进而引起白膜炎症反应。在急性期,20-70%的男性会出现疼痛。新的药物治疗正在研发中,但这些疗法仅适用于PD的活动期。目前难以区分伴有炎症和活跃纤维化的活动期与伴有终末期纤维化的慢性期。目前,这种区分只能通过采集患者病史和体格检查来完成。拥有一项能够区分活动期和慢性期的诊断检测将是突破性的,并将有助于未来决定是否开具这些新药治疗方案。FAPI-PET/CT扫描能够显示肿瘤组织中的活跃成纤维细胞。

近期研究还表明,这种成像技术能够检测良性疾病中的活跃成纤维细胞,如特发性腹膜后纤维化。FDG-PET/CT扫描可基于成纤维细胞及其他炎性细胞内葡萄糖摄取的增强,显示活跃成纤维细胞和炎症。目的:评估FAPI-PET/CT和/或FDG-PET/CT扫描能否检测急性期PD患者的活跃成纤维细胞组织和炎症。评估FAPI-PET/CT和/或FDG-PET/CT扫描能否以不同方式显示纤维化组织(慢性期),以区分急性期PD与慢性期PD。主要试验终点:主要:通过FAPI-PET/CT扫描和FDG-PET/CT扫描检测PD患者阴茎中活跃成纤维细胞(FAPI摄取)和/或炎症(FDG摄取)。在慢性纤维化组织中未检测到FAPI和/或FDG摄取。试验设计:试点研究。试验人群:10例年龄>18岁、新发PD诊断的患者

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

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