成人型Krabbe病脑MRI特征与白质高信号评分数据集

该数据集来自search.dataone.org,围绕成人型Krabbe病的脑MRI白质高信号(WMH)系统分析与评分。数据回顾性收集了首次临床表现超过10岁的确诊患者的临床基本资料与首份可用脑MRI,样本来自参考中心(n=6)及已发表文献作者(n=15)

dataone
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医学影像分类LeukodystrophiesParisMetabolic disease (inherited)MRI
Brain MRI features and scoring of leukodystrophy in adult-onset Krabbe disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

成人型Krabbe病脑MRI特征与白质高信号评分数据集

Brain MRI features and scoring of leukodystrophy in adult-onset Krabbe disease

该数据集来自search.dataone.org,围绕成人型Krabbe病的脑MRI白质高信号(WMH)系统分析与评分。数据回顾性收集了首次临床表现超过10岁的确诊患者的临床基本资料与首份可用脑MRI,样本来自参考中心(n=6)及已发表文献作者(n=15)。对每例患者的T2-FLAIR图像在单中心进行WMH放射学评分,结果显示皮质脊髓束均受累,且前中央回、放射冠、后内囊等部位异常率高。数据可用于研究成人型Krabbe病的影像学特征与评分模式(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:对成人型Krabbe病的脑MRI白质高信号(WMH)进行系统分析与评分。方法:回顾性收集首次临床表现超过10岁的确诊Krabbe患者的基本临床资料及首份可用脑MRI。数据来自本院溶酶体病参考中心(n=6)以及联系到的已发表成人型Krabbe病文章作者(n=15)。在单中心对每例患者的T2加权液体衰减反转恢复(FLAIR)图像进行分析,并使用WMH放射学评分进行评分。结果:皮质脊髓束始终受WMH影响(100%的患者),但沿该束存在一些差异:前中央回(100%)、放射冠(95%)和后内囊(81%)高度异常,而中脑

【主题与分类】

主题标签:Leukodystrophies、Paris、Metabolic disease (inherited)、MRI。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A54b5e5090cdd3e1656fc28794ba8c6982a5cd9988be5f42041b83d4cd8240032

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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。

数据说明

目的:对成人型Krabbe病的脑MRI白质高信号(WMH)进行系统分析和评分。方法:我们回顾性收集了确诊Krabbe病且首次临床表现年龄超过10岁的患者的基本临床资料及首份可获得的脑MRI。数据来源于我院溶酶体病参考中心(n=6)以及联系到的已发表成人型Krabbe病相关文章的通讯作者(n=15)。在单一中心对每位患者的T2加权液体衰减反转恢复(FLAIR)图像进行分析,并采用WMH影像学评分进行评分。结果:皮质脊髓束始终受WMH累及(100%的患者),但沿该传导束存在一定差异:中央前回(100%)、放射冠(95%)和后内囊(81%)高度异常,而中脑(57%)、脑桥(52%)和延髓(5%)受累较少。WMH也常见于前…

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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