动态 PET 摄取值数据集
本数据集为前列腺癌动态 PET 摄取值数据，来源于 doi.org，包含 5 例患者的 test-retest 数据。使用 MATLAB R2017b 对动态 PET 数据进行半定量评估，在前列腺肿瘤、膀胱、臀肌和髂总动脉手动勾画 ROI，摄取值以 SUL 表示，并生成整个动态时间范围的 TAC
基本信息
资源简介
动态 PET 摄取值数据集
Uptake values dynamic PET
本数据集为前列腺癌动态 PET 摄取值数据，来源于 doi.org，包含 5 例患者的 test-retest 数据。使用 MATLAB R2017b 对动态 PET 数据进行半定量评估，在前列腺肿瘤、膀胱、臀肌和髂总动脉手动勾画 ROI，摄取值以 SUL 表示，并生成整个动态时间范围的 TAC。数据展示了各时间点的摄取值，其中一例患者有 2 个肿瘤病灶（小 S 和大 L），两例患者在扫描时刻 A 无晚期扫描。该数据可用于动态 PET 摄取值分析及 test-retest 可重复性研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2021-01-21。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：使用 MATLAB R2017b 对动态 PET 数据进行半定量评估。在前列腺肿瘤、膀胱、臀肌和髂总动脉中手动勾画感兴趣区（ROI）。该区域的摄取值以 SUL（标准化摄取值，经瘦体重校正）表示，针对 test-retest 设置中的 5 例患者分别给出。生成了整个动态时间范围内的时间-活动曲线（TAC）。另请参见 PLOS ONE 出版物中的方法部分 --> 原发性前列腺癌中 68Ga-PSMA-11 动态摄取的早期差异：一项 test-retest 研究。该数据集显示了所有 5 例患者在 test（A）和 retest（B）设置下不同时间点的摄取值。注意，一例患者有 2 个肿瘤病灶，一个小（S）和一个大（L）病灶。两例患者在扫描时刻 A 没有进行晚期扫描。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 136.73 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.13373339.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Nuclear medicine。主题标签：68Ga-PSMA PET/CT、Nuclear Medicine。本站分类：肿瘤/前列腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Nuclear medicine。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Uptake_values_dynamic_PET/13373339
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：olde Heuvel, Judith; de Wit–van der Veen, Berlinda J.; Slump, Cornelis H.; Sinaasappel, Michiel; Stokkel, Marcel P. M. (2021). Uptake values dynamic PET. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13373339.v1
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 136.7 KB。
数据说明
使用MATLAB R2017b对动态PET数据进行半定量评估。手动在前列腺肿瘤、膀胱、臀肌和髂总动脉中绘制感兴趣区域(ROIs)。该区域的摄取以SUL（标准化摄取值，已根据瘦体重校正）表示，针对5名患者在重测设置中的每一例。生成了整个动态时间范围内的时间-活动曲线(TACs)。另请参见PLOS ONE出版物中的方法部分 --> 原发性前列腺癌中68Ga-PSMA-11动态摄取的早期差异：一项重测研究。数据集显示了不同时间点的摄取值，适用于所有5名患者在测试(A)和重测(B)设置中的情况。请注意，一名患者有2个肿瘤病灶，一个小(S)和一个大(L)病灶。在两名患者中，扫描时刻A没有进行晚期扫描。
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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