钆对比剂在内耳外淋巴结构扩散动力学的加速研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内耳、梅尼埃病与影像学。源站描述指出,静脉注射钆对比剂后需跨越血-外淋巴内耳屏障,采用延迟采集的 MRI(注射与采集间隔至少 4 小时)评估眩晕或听力损失患者的内淋巴结构,该技术依赖钆剂的类淋巴扩散,并已在梅尼埃病、复发性外周前庭病或耳硬化症患

基本信息
资源简介
钆对比剂在内耳外淋巴结构扩散动力学的加速研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦内耳、梅尼埃病与影像学。源站描述指出,静脉注射钆对比剂后需跨越血-外淋巴内耳屏障,采用延迟采集的 MRI(注射与采集间隔至少 4 小时)评估眩晕或听力损失患者的内淋巴结构,该技术依赖钆剂的类淋巴扩散,并已在梅尼埃病、复发性外周前庭病或耳硬化症患者中显示应用价值。数据可用于内耳结构影像分析及相关疾病研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:内耳;梅尼埃病;影像学。静脉给药后,钆对比剂现在需要跨越血-外淋巴内耳屏障,以便使用延迟采集的 MRI(注射与图像采集之间至少间隔 4 小时)评估眩晕或听力损失患者的内淋巴结构。该技术依赖于钆剂的类淋巴扩散(Naganawa 等,MRM Sci 2017),并已被证明对梅尼埃病(Naganawa 等,AJNR 2014;Attyé 等,Eur Radiol 2018)、复发性外周前庭病(Attye 等,Eur Radiol 2015)或耳硬化症(Mukaida 等,Otol Neurotol 2015)患者有用,在过去十年中产生了大量科学出版物。内耳外淋巴强化对于区分球囊与椭圆囊尤为重要,这些
【主题与分类】
主题标签:Inner Ear ; Meniere's Disease; Imaging。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04949321
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:内耳;梅尼埃病;影像学。目前,静脉注射钆对比剂后,需使其穿过血-外淋巴内耳屏障,以便利用延迟采集的MRI(注射与图像采集之间至少间隔4小时)评估眩晕或听力损失患者的内淋巴结构。该技术依赖于钆剂的类淋巴扩散(Naganawa等,MRM Sci 2017),并已被证明对梅尼埃病(Naganawa等,AJNR 2014;Attyé等,Eur Radiol 2018)、复发性外周前庭病(Attye等,Eur Radiol 2015)或耳硬化症(Mukaida等,Otol Neurotol 2015)患者有用,在过去十年中产生了大量科学出版物。内耳外淋巴强化对于区分球囊和椭圆囊尤为重要,这些内耳结构最近被用于通过影像学对梅尼埃病患者进行分类(Attye等;European Radiology 2016)。
我们最近在患者中证实(Eliezer等,J Neuroradiol 2018),通过比较两种大环类对比剂(Gd-DOTA,Dotarem®和Gd-DO3A-butrol,Gadovist®)的效果,Gd-DO3A-butrol比Gd-DOTA更好地增强了内耳结构,无论是定性分析还是定量分析,均能更准确地诊断梅尼埃病患者的内淋巴积水。我们推测,Gd对比剂的理化性质差异(浓度、弛豫率、渗透压)是决定其能否穿过血-外淋巴屏障的关键因素。这些性质应能使患病患者在对比剂给药后更早接受扫描,而注射与MRI采集之间的延迟实际上是该技术在临床环境中推广的一个限制因素,尤其是在1.5T磁共振设备上,因为使用3D-FLAIR序列分析时信噪比较低。在此,我们希望开展多中心前瞻性临床与放射学研究,以确定
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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