Fluciclovine F18 PET/CT 显像评估骨转移性激素初治前列腺癌
主要目标比较不同转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)的视觉摄取及 SUVmax、SUVmean 差异;次要目标探索放疗后 SUV 下降是否预测生化失败时间,并分析病灶数目、视觉摄取与半定量指标的相关性

基本信息
资源简介
Fluciclovine F18 PET/CT 显像评估骨转移性激素初治前列腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性前列腺癌(含骨转移及 IV 期)患者,采用 Fluciclovine F18 PET/CT 显像。主要目标比较不同转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)的视觉摄取及 SUVmax、SUVmean 差异;次要目标探索放疗后 SUV 下降是否预测生化失败时间,并分析病灶数目、视觉摄取与半定量指标的相关性。数据可用于前列腺癌骨转移影像特征分析与生化失败预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性前列腺癌、骨转移性前列腺癌、IV 期前列腺癌。主要目标:I. 视觉评估中 fluciclovine F18([18F] fluciclovine)异常摄取将因存在的转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。II. (18F)fluciclovine-正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)显像的最大标准化摄取值(SUVmax)和平均标准化摄取值(SUVmean)将因存在的转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。次要目标:I. 确定完成所有放射治疗后(18F)fluciclovine-PET/CT 显像上平均(ave)SUVmax 或平均 SUVmean 降低 25% 或以上是否能预测生化失败时间延长。II. 确定病灶数目、其视觉摄取与半定量(semi-q
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Prostate Carcinoma、Stage IV Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03707184
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03707184
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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:转移性前列腺癌、前列腺癌骨转移、IV期前列腺癌。主要目标:I. 视觉评估中氟昔洛韦F18([18F]氟昔洛韦)异常摄取将因存在的转移性病变类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。II. (18F)氟昔洛韦-正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)成像上的最大标准化摄取值(SUVmax)和平均标准化摄取值(SUVmean)将因存在的转移性病变类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。次要目标:I. 确定在完成所有放射治疗后,(18F)氟昔洛韦-PET/CT成像上平均(ave)SUVmax或平均(ave)SUVmean降低25%或以上是否能预测生化失败时间延长。II. 确定基线时病变数量、其视觉摄取与锝Tc-99m美罗酸盐(99mTc-MDP)骨显像和(18F)氟昔洛韦-PET/CT半定量摄取之间的相关性。III.
确定99mTc-MDP骨显像与(18F)氟环丁氨酸PET/CT上病灶数量、其视觉摄取及半定量摄取在治疗3个和6个周期后的相关性。概要:这是一项与机构审查委员会(IRB) #102312(一项关于镭-223和放疗用于激素初治寡转移性前列腺癌骨转移男性的2期研究)配套的影像学研究。患者在基线、3个月以及镭-223治疗约6个月时,接受氟环丁氨酸F18静脉注射(IV)30秒,并在60分钟内进行PET/CT扫描。诊断测试完成后,对患者进行为期2年的随访。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




