多光谱光声成像检测吉兰-巴雷综合征与慢性炎性脱髓鞘性多发性神经病周围神经炎症与损伤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07121985

标准获取流程：

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

数据说明

疾病：CIDP——慢性炎性脱髓鞘性多发性神经病，吉兰-巴雷综合征（GBS）。本研究旨在利用多光谱光声断层成像（MSOT）评估慢性炎性脱髓鞘性多发性神经病（CIDP）和吉兰-巴雷综合征（GBS）患者的疾病活动度。目前可用的CIDP和GBS诊断方法无法明确区分缓解期与活动期疾病，并且在急性诊断中的敏感性和特异性存在局限。这可能导致诊断延迟，而这对及时启动治疗乃至获得更好预后至关重要。长期治疗管理同样具有挑战性，因为用于评估治疗成功的客观参数在很大程度上仍然缺乏。MSOT可通过测量血红蛋白来检测炎症，我们研究小组已在慢性炎症性肠病患者中成功证明了这一方法（Knieling, NEJM 2017）。因此，MSOT的应用也可扩展到神经炎症，从而能够更早地检测炎症和神经损伤，并有助于患者及时接受治疗。

在神经成像方面，埃尔朗根儿科诊所配备了一台由iThera Medical公司生产的CE认证MSOT设备。此外，还有一台未经CE认证、激光功率较低的设备，可用于床旁检查。臂丛神经将在三个队列中进行检查，这些队列将相互比较，并与标准诊断方法（血液检测、电生理学、常规超声）进行对比。每个队列将包括十名健康对照者、十名CIDP患者和十名GBS患者。

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。