J-PET扫描仪原型的临床应用
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为J-PET扫描仪原型的临床应用,覆盖前列腺癌、前列腺增生、前列腺肿瘤、转移性前列腺癌、神经内分泌肿瘤及神经内分泌癌等病种

基本信息
资源简介
J-PET扫描仪原型的临床应用
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为J-PET扫描仪原型的临床应用,覆盖前列腺癌、前列腺增生、前列腺肿瘤、转移性前列腺癌、神经内分泌肿瘤及神经内分泌癌等病种。J-PET扫描仪是全球首台基于塑料条闪烁体的正电子断层扫描仪,用于测量正电子素(o-Ps)原子寿命,为模块化设计,安装于克拉科夫雅盖隆大学实验粒子物理与应用系,基于2014年和2016年专利技术。数据可用于肿瘤与前列腺相关疾病的分子影像研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前列腺癌、前列腺增生、前列腺肿瘤、转移性前列腺癌、神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌。正电子发射断层扫描(PET)目前是实现分子成像的基本技术之一。这一概念意味着在生化过程层面进行成像。J-PET扫描仪是全球首台基于塑料条闪烁体的正电子断层扫描仪,用于测量正电子素(o-Ps)原子的寿命。这是一台模块化扫描仪,由克拉科夫雅盖隆大学实验粒子物理与应用系设计并安装。J-PET扫描仪基于2014年和2016年获得专利的技术。当前的PET相机具有非凡的灵敏度,能够检测低至1E-11摩尔的化学浓度变化。这种前所未有的灵敏度使得可视化……
【主题与分类】
主题标签:Prostate Cancer、Prostatic Hyperplasia、Prostatic Neoplasms、Prostate Cancer Metastatic、Neuroendocrine Tumors、Neuroendocrine Carcinoma。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06242119
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06242119
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:前列腺癌、前列腺增生、前列腺肿瘤、转移性前列腺癌、神经内分泌肿瘤、神经内分泌癌。正电子发射断层扫描(PET)目前是实现分子成像的基本技术之一。这一概念意味着在生化过程层面进行成像。J-PET扫描仪是世界上首台基于塑料条闪烁体的正电子断层扫描仪,用于测量正电子素(o-Ps)原子的寿命。这是一台模块化扫描仪,由克拉科夫雅盖隆大学实验粒子物理与应用系设计并安装。J-PET扫描仪基于2014年和2016年获得专利的技术。当前的PET相机具有卓越的灵敏度,能够检测低至1E-11摩尔的化学浓度变化。这种前所未有的灵敏度使得能够在早期阶段可视化代谢改变、神经递质失衡或受体系统功能障碍,通常是在各种疾病临床症状出现之前。PET技术依赖于发射正电子的放射性同位素,正电子是电子的反物质对应物。
PET相机负责监测正电子分布,其采用的探测器系统能捕捉正电子与电子湮灭时产生的辐射。这一湮灭过程发生在伽马射线光子的发射中,这些光子会被相应的探测器阵列检测到。计算机系统特别记录那些同时触发两个探测器的事件,从而确保了高空间分辨率和湮灭事件的精确解剖定位。值得注意的是,正电子湮灭之前可能先形成正电子素,这是一种由电子及其反粒子——正电子组成的短暂且准稳定的束缚态。由于自旋的相互排列,正电子素分为两种状态。* 当电子和正电子的自旋平行(三重态↑↑)时,这种排列称为正正电子素(o-Ps)。正正电子素在真空中的平均寿命为142纳秒后发生衰变(即湮灭)。
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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