使用镓-68-去铁胺的肺部曲霉病成像

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06244979

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

疾病：肺曲霉病、慢性肺曲霉病、变应性支气管肺曲霉病。这是一项单中心、开放标签的可行性试验，参与者仅需进行一次研究访视。本研究旨在证明[68Ga]Ga-DFO-B PET/CT（镓-68-去铁胺）用于显示肺部曲霉感染的可行性。真菌感染的发生率正在上升，并伴有显著的死亡率。肺曲霉病的诊断可能具有挑战性，通常需要进行支气管镜检查和肺组织活检等侵入性检查。分子影像学，特别是使用如[68Ga]Ga-DFO-B等放射性标记的铁载体，提供了一种非侵入性且定位特异的方法来显示和评估感染。铁载体对于烟曲霉等病原微生物至关重要，在铁获取中发挥作用。使用放射性标记的去铁胺（DFO-B）进行的临床前研究显示，其在感染部位有明显积聚。此外，[68Ga]Ga-DFO-B PET/CT可能能够区分曲霉感染与癌症，使其成为肺曲霉病一种有前景的非侵入性诊断工具。

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。