骨转移治疗前后脂肪分数定量变化

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07848516

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；
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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：肿瘤转移 / 骨与骨骼。骨转移是癌症常见且严重的并发症。目前，治疗反应主要根据CT扫描或X射线上的延迟变化来判断，这一过程可能需要数月，有时会产生误导性结果。本研究探讨一种称为Dixon成像的专门、无辐射MRI技术，是否能够通过测量化疗或放疗前后骨转移灶内的脂肪含量，来检测治疗反应的早期征象。随着骨病灶内的肿瘤组织对治疗产生反应，预期该病灶会逐渐被脂肪骨髓替代，这一变化可用Dixon MRI方法进行量化。患有实体瘤且至少有一个溶骨性（破坏骨质）转移灶的成年患者，将在开始治疗前接受一次MRI扫描，并在完成化疗或放疗后接受第二次MRI扫描。将测量病灶内脂肪含量的变化，以及脂肪含量相对于正常骨髓的变化，并在接受化疗与放疗的患者之间进行比较。

本研究不涉及标准MRI之外的额外辐射、造影剂注射或有创操作，也不影响治疗决策；治疗决策仍由负责治疗的肿瘤科团队指导。

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。