慢性三叉神经痛患者术前术后MRI大规模数据集

该数据集是一个包含慢性三叉神经痛患者术前和术后多模态神经影像数据的大规模集合,主要数据模态包括高分辨率3D T1加权、T2加权、64方向扩散张量成像(DTI)以及静息态功能磁共振成像(fMRI)的原始图像数据,并附有详细的临床表格信息,如人口统计学、疼痛特征、治疗史和手术结果。数据集旨在支持三叉神经痛的神经影像学研究、手术干预效果评估、疾病生物标志物发现以及基于机器学习的临床预测模型构建,为理解该疾病的神经机制和优化治疗策略提供重要资源。

OpenNeuro
2024-12-12 更新
浏览 40
神经影像学三叉神经痛
A large-scale dataset of pre- and post-surgical MRI data in patients with chronic trigeminal neuralgia

基本信息

大小
52.954977128 GB
创建/更新时间
2024-12-12

资源简介

该数据集是来自俄罗斯新西伯利亚联邦神经外科中心的三叉神经痛神经影像研究原始数据,包含2022年至2025年期间收集的神经影像数据。参与者包括确诊为原发性三叉神经痛(依据国际头痛疾病分类标准)的成年患者以及健康志愿者。数据集包含高分辨率3D_T1w_TFE、3D_T2w、64个扩散方向的DTI以及静息态BOLD-fMRI数据,解剖扫描已使用pydeface软件进行去标识化处理。具体包含119名三叉神经痛患者(文件夹标记为sub-000)、53名健康志愿者(标记为sub-00)的MRI数据,其中64名患者有随访MRI数据(标记为sub-000fu),93名患者有第二次电话随访数据。数据集还提供了每位参与者的临床、人口统计学和治疗相关信息(participants.tsv文件),涵盖诊断、影像发现、疼痛特征、药物治疗、手术史、手术结果及随访情况等。此外,包含84名患者和47名健康志愿者的心理和神经心理学测试数据(participants_psychology文件),以及所有患者T1w、T2w、DWI和BOLD图像的组分析质量指标(mriqc_data文件夹)。该数据集主要用于三叉神经痛的神经影像学研究、手术效果评估、疾病机制探索以及临床预测模型开发。

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标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

该数据集是来自俄罗斯新西伯利亚联邦神经外科中心的三叉神经痛神经影像研究原始数据,包含2022年至2025年期间收集的神经影像数据。参与者包括确诊为原发性三叉神经痛(依据国际头痛疾病分类标准)的成年患者以及健康志愿者。数据集包含高分辨率3D_T1w_TFE、3D_T2w、64个扩散方向的DTI以及静息态BOLD-fMRI数据,解剖扫描已使用pydeface软件进行去标识化处理。具体包含119名三叉神经痛患者(文件夹标记为sub-000)、53名健康志愿者(标记为sub-00)的MRI数据,其中64名患者有随访MRI数据(标记为sub-000fu),93名患者有第二次电话随访数据。数据集还提供了每位参与者的临床、人口统计学和治疗相关信息(participants.tsv文件),涵盖诊断、影像发现、疼痛特征、药物治疗、手术史、手术结果及随访情况等。此外,包含84名患者和47名健康志愿者的心理和神经心理学测试数据(participants_psychology文件),以及所有患者T1w、T2w、DWI和BOLD图像的组分析质量指标(mriqc_data文件夹)。该数据集主要用于三叉神经痛的神经影像学研究、手术效果评估、疾病机制探索以及临床预测模型开发。

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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