利用质子和氘磁共振技术监测脑代谢物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06705010

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；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：衰老、脑代谢紊乱、颈动脉狭窄、阿尔茨海默病、2型糖尿病、轻度认知障碍、脑部疾病。引言——全球人口老龄化正日益被视为一项重大的社会挑战。然而，用于开展高质量脑衰老代谢研究的工具非常有限。拟议的研究将聚焦于评估衰老过程中以及10名阿尔茨海默病（AD）患者中发生的脑代谢变化的方法。除AD外，还将检查10名轻度认知障碍（MCI）患者、10名2型糖尿病（DM）患者和10名重度颈动脉狭窄患者。目前研究体内脑代谢最突出的临床方法是使用18F-氟脱氧葡萄糖（FDG）的正电子发射断层扫描（PET）。该方法的一个主要缺点是有电离辐射。一种基于磁共振波谱成像（MRSI）的方法，称为氘代谢成像（DMI），扩展了基于质子的技术所提供的MRSI能力，并能够在无电离辐射的情况下进行体内葡萄糖代谢成像。

DMI的一个独特之处在于，与PET不同，它不仅能绘制葡萄糖摄取，还能绘制乳酸、谷氨酸和谷氨酰胺等下游产物，从而为检测与衰老和神经退行性变相关的代谢紊乱提供了可能。由于DMI的灵敏度相对较低，需要强磁场来提高信噪比（SNR）并使DMI得以实现。最近，首台商用超高场（UHF）7T磁共振扫描仪获批用于临床，现已在伯尔尼投入使用，使DMI成为可能。研究人员的动机是提供基于氘和质子的非侵入性、无辐射的MRSI方法，以实现大脑代谢研究，并为衰老的长期纵向观察性研究奠定基础；由于健康对照者承受的辐射负担，这几乎是PET难以做到的。目标——拟议项目的主要目标是建立3D空间分辨的氘

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。