定量MRCP的可重复性与再现性

源站描述指出,胆道疾病需追踪胆道树结构与完整性,当前无创金标准为MRI-based MRCP,无需对比剂,常规扫描中约10分钟完成,但图像质量变异大且主要用于定性分析

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clinicaltrials
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医学影像回归Primary Sclerosing CholangitisPrimary Biliary CirrhosisGallstonesLiver Diseases
Repeatability and Reproducibility of Quantitative MRCP

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

定量MRCP的可重复性与再现性

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕定量MRCP(磁共振胰胆管成像)的可重复性与再现性展开,涉及Primary Sclerosing Cholangitis、Primary Biliary Cirrhosis、Gallstones及Liver Diseases等胆道相关疾病。源站描述指出,胆道疾病需追踪胆道树结构与完整性,当前无创金标准为MRI-based MRCP,无需对比剂,常规扫描中约10分钟完成,但图像质量变异大且主要用于定性分析。该数据可用于评估定量MRCP测量的稳定性与一致性,支持胆道疾病影像学定量分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Primary Sclerosing Cholangitis, Primary Biliary Cirrhosis, Gallstones, Liver Diseases. 胆道相关疾病,如自身免疫性疾病Primary Biliary Cholangitis (PBC)和Primary Sclerosing Cholangitis (PSC),以及胆管癌等癌症,每年影响英国数万人。所有胆道疾病都需要仔细追踪胆道树的结构和完整性,以便精心规划干预措施并改善结局。目前评估胆道树的无创金标准是基于MRI的Magnetic Resonance Cholangiopancreatography (MRCP)。该方法不使用对比剂,在正常扫描事件中最多需要10分钟。然而,其使用存在若干局限性,包括图像质量差异很大,且主要用于定性分析

【主题与分类】

主题标签:Primary Sclerosing Cholangitis、Primary Biliary Cirrhosis、Gallstones、Liver Diseases。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03809559

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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:原发性硬化性胆管炎、原发性胆汁性肝硬化、胆结石、肝脏疾病。胆道相关疾病,如自身免疫性疾病原发性胆汁性胆管炎(PBC)和原发性硬化性胆管炎(PSC),以及胆管癌等癌症,每年影响英国数万人。所有胆道疾病都需要仔细追踪胆道树的结构和完整性,以便精心规划干预措施,从而改善预后。目前评估胆道树的非侵入性金标准是基于MRI的磁共振胰胆管成像(MRCP)。该方法不使用造影剂,在常规扫描事件中最多需要10分钟即可完成。然而,其使用存在若干局限性,包括图像质量差异很大,且主要用于定性分析。使用传统MRCP,顾问医生可以根据图像质量识别关键结构、辅助诊断,并对胆道树结构的健康状况进行总体评估。然而,当前的MRCP成像仅允许对胆管进行有限的定量评估。

更广泛的、客观的量化有可能显著提高MRCP成像的可用性。鉴于此,Perspectum Diagnostics的成像科学家开发了一种基于Hessian的数学模型,将传统MRCP增强为胆道树的3D几何模型,即“定量MRCP”。这使得胆管宽度、方向、分支点和曲率指标的定量测量成为可能。该技术已通过3D打印体模进行了准确性验证,早期临床研究表明该技术具有临床影响力潜力,与传统的非增强MRCP成像相比,放射科医生的表现有所改善(Vikal等,2017)。因此,如果该技术要取代传统MRCP成为非侵入性胆道评估的主要方法,就必须进一步研究该技术及其作为当前程序增强方案的可行性。

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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