68Ga-FAPI-PSMA PET 成像用于实体瘤诊断

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07639801

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

条件：前列腺癌、肝细胞癌、卵巢癌、实体瘤、子宫内膜癌、FAPI、PSMA。本研究旨在评估一种新型双靶点PET显像剂68Ga-FAPI-PSMA在实体瘤检测与评估中的应用。成纤维细胞活化蛋白（FAP）和前列腺特异性膜抗原（PSMA）是两种重要的分子靶点，在肿瘤细胞或肿瘤微环境中高表达。将这两种靶点结合到单一显像探针中，可能提高肿瘤检测的灵敏度和准确性。在这项单中心、开放标签、自身对照研究中，约20例疑似或确诊实体瘤的患者将接受68Ga-FAPI-PSMA PET/CT显像。显像结果将与标准PET显像剂（如68Ga-PSMA-617或68Ga-FAPI-04）进行比较。研究将评估肿瘤病灶中的显像剂摄取情况，并比较不同显像方法的诊断性能。研究结果可能有助于确定68Ga-FAPI-PSMA PET/CT能否改善实体瘤患者的肿瘤检测、分期和临床评估。

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。