阿尔茨海默病早期淀粉样蛋白PET生成合成[18F]FDG PET数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07431255

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数据说明

疾病：阿尔茨海默病（AD）。这是一项在意大利米兰IRCCS Ospedale San Raffaele开展的回顾性观察性研究。该研究评估使用SwinUNETR深度学习模型生成的合成[18F]FDG PET图像与原生[18F]FDG PET图像相比的准确性。研究人群：2025年1月至2025年12月期间因认知症状接受淀粉样蛋白PET成像（使用Florbetaben或Flutemetamol）、结构MRI和[18F]FDG PET的成年人（≥ 50岁）。将纳入约35名符合纳入标准的患者。方法：所有影像学和临床数据均作为常规诊断护理的一部分收集；因此，本研究无需额外操作、干预或与患者互动。所有数据在分析前均已完全去标识化，符合GDPR和机构数据保护政策。SwinUNETR模型处理体积图像，以从早期淀粉样蛋白PET和MRI输入生成合成FDG PET图像。目标和终点：主要目标：定量和定性评估合成FDG PET图像与原生FDG PET图像相比的准确性。

主要终点：在阿尔茨海默病相关感兴趣区（楔前叶、后扣带回、外侧颞叶皮层和额叶皮层）中，天然FDG PET与合成FDG PET所获SUVR值的皮尔逊相关系数和平均绝对误差（MAE）。次要目标：由核医学专家医师评估合成FDG PET图像的视觉可解释性和临床直观性。次要终点：2名设盲核医学医师将合成FDG扫描评定为“临床可接受”与否的评定者间一致性（Cohen’s kappa）。伦理考量：鉴于本研究为回顾性、非干预性研究，无需额外知情同意。将向伦理委员会申请豁免知情同意。图像数据将按照机构

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。