脱髓鞘示踪剂[18F]3F4AP在健康对照与多发性硬化受试者中的效用研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦多发性硬化(MS)与脱髓鞘疾病,研究示踪剂[18F]3F4AP在健康志愿者和MS受试者中的潜在价值

Massachusetts General HospitalMassachusetts General Hospital
clinicaltrials
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医学影像回归Multiple Sclerosis
Investigating the Utility of Demyelination Tracer [18F]3F4AP in Controls and Multiple Sclerosis Subjects

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

脱髓鞘示踪剂[18F]3F4AP在健康对照与多发性硬化受试者中的效用研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦多发性硬化(MS)与脱髓鞘疾病,研究示踪剂[18F]3F4AP在健康志愿者和MS受试者中的潜在价值。数据覆盖安全性评估、全脑药代动力学特征及个体内重复性测试,旨在验证该示踪剂是否安全、其动力学在对照与MS受试者间是否相似、脱髓鞘病灶摄取是否更慢,以及重测变异是否低于10%。可用于评估[18F]3F4AP作为脱髓鞘成像生物标志物的可行性,支持神经影像与MS相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:多发性硬化。我们的总体目标是初步评估使用[18F]3F4AP对多发性硬化等脱髓鞘疾病进行成像的潜在价值: 目标1)评估[18F]3F4AP在健康志愿者和多发性硬化(MS)受试者中的安全性。假设1:给予[18F]3F4AP不会导致生命体征变化或其他不良事件。 目标2)评估在包括健康志愿者和MS患者的人体中推注[18F]3F4AP的药代动力学。假设2:在健康对照和MS受试者中,[18F]3F4AP在全脑水平的药代动力学将相似。脱髓鞘病灶中的动力学将比健康对照区域更慢。 目标3)评估[18F]3F4AP在人体中的重复性。假设3:同一受试者内[18F]3F4AP的测试/重测变异性将低于10%。

【主题与分类】

主题标签:Multiple Sclerosis。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04699747

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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。

数据说明

疾病:多发性硬化症。我们的总体目标是对使用[18F]3F4AP成像脱髓鞘疾病(如多发性硬化症)的潜在价值进行初步评估:* 目标1)评估[18F]3F4AP在健康志愿者和多发性硬化症(MS)受试者中的安全性。假设1:给予[18F]3F4AP不会导致生命体征变化或其他不良事件。* 目标2)评估在人类(包括健康志愿者和MS患者)中推注[18F]3F4AP的药代动力学。假设2:在整体脑水平上,[18F]3F4AP在对照组和MS受试者中的药代动力学相似。脱髓鞘病变中的动力学将比健康对照区域慢。* 目标3)评估[18F]3F4AP在人体中的可重复性。假设3:同一受试者内[18F]3F4AP的测试/重测变异性将低于10%。* 目标4)将MR脑图像与[18F]3F4AP PET脑图像相关联。假设4A:MRI上看到的所有病变将在PET图像上显示信号增加(VT或SUV)。假设4B:MRI上的一些病变将在PET上显示信号增加(VT或SUV),但不是全部。

  • 目标5)将多发性硬化症患者的[18F]3F4AP PET信号与神经心理学测试结果相关联。假设5:增加的PET信号(VT或SUV)将与受损的单数字模态测试(SDMT)分数相关。 * 目标6)将多发性硬化症患者的[18F]3F4AP PET信号与EDSS评分相关联。假设6:增加的PET信号(VT或SUV)将与更高的EDSS评分相关。

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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