MRI用于急性脑出血早期评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01689402

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：脑出血、颅内动静脉畸形、颅内出血、高血压性、脑肿瘤。在本研究中，我们希望探究MRI在急性脑出血（ICH）入院患者中识别潜在病理（肿瘤或血管畸形）的能力。目前，MRI扫描通常在症状发作后3-4周进行，但关于早期使用MRI检测潜在病理的了解甚少。这将有助于早期干预并减少患者的不确定性。我们进一步希望研究血肿周围的代谢半暗带区。目前文献中的普遍观点认为，该区域是一个以凋亡和炎症为特征的代谢区，而非缺血。我们计划：当患者到达我们的卒中科室后，他们将在7小时内接受MRI扫描，采用预设序列。标准序列：轴位T2、轴位DWI、矢状位T1、T2 flair和轴位GRE序列。

磁敏感加权成像（SWI）化学位移成像（CSI）多体素波谱成像 增强后3D盒式重建 8周后，患者按照标准临床指南接受另一次MRI扫描，以排除潜在病变。3个月后，患者在门诊进行随访评估。综上所述，本研究的目的在于对ICH患者进行MRI早期评估的初步探究。其次，我们旨在利用多体素磁共振波谱技术研究ICH周围的代谢半暗带区。

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。