梅尼埃病听前庭与影像学分析数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Audio-vestibular and radiological analysis in Meniere’s disease
• DOI：10.6084/m9.figshare.21907596.v1
• 发布日期：2023-01-17
• 文件数：9 个
• 文件总体积：1.94 MB
• 源站页面：https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Audio-vestibular_and_radiological_analysis_in_Meniere_s_disease/21907596

命令行下载

curl -L -o "5d58fd0fef6b77e8560dbdfd45ce9c0364b7576a.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861649"
curl -L -o "274da44382ea33aa41f9c2ed922313ddba1a0053.png" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861652"
curl -L -o "a2aedb1cb518c132be3c5e6f5410fde2b47d2196.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861655"
curl -L -o "efabe0ba8e0c6f9cb5db6aad26dba0e285d4d9ae.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861658"
curl -L -o "f7ffd30a7d63cbb28867d8cfff69e28f73f440bd.png" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861661"
curl -L -o "e5f0655e863edc67a1b83017cecfb2430ffea008.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861664"
curl -L -o "e90e91643138151623728dac63556ac4c7af8a24.tif" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861667"
curl -L -o "f46b8808b07418bf27afbbe9b135ddd7fba363f2.png" "https://ndownloader.figshare.com/files/38861670"

文件清单

• 5d58fd0fef6b77e8560dbdfd45ce9c0364b7576a.tif（430.98 KB）
• 274da44382ea33aa41f9c2ed922313ddba1a0053.png（30.67 KB）
• a2aedb1cb518c132be3c5e6f5410fde2b47d2196.jpg（5.51 KB）
• efabe0ba8e0c6f9cb5db6aad26dba0e285d4d9ae.tif（608.62 KB）
• f7ffd30a7d63cbb28867d8cfff69e28f73f440bd.png（42.41 KB）
• e5f0655e863edc67a1b83017cecfb2430ffea008.jpg（5.09 KB）
• e90e91643138151623728dac63556ac4c7af8a24.tif（738.77 KB）
• f46b8808b07418bf27afbbe9b135ddd7fba363f2.png（69.22 KB）
• 3f38351e9c4b2ddaea7e3b256e1c1e75916e23cf.jpg（5.80 KB）

文件总体积 1.94 MB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

摘要 目的：静脉钆增强内耳磁共振成像（IV Gd-enhanced inner ear MRI）是诊断梅尼埃病（Meniere’s disease，MD）的一种新技术。前庭功能检查也长期用于MD，但耳神经学检查组合中应纳入哪些检查仍存在争议。用于确认MD临床诊断的评估方法尚不明确。本研究旨在检查单侧明确梅尼埃病患者的前庭功能检查结果和IV Gd增强内耳MRI表现。方法：对16例确诊为单侧明确MD的成年患者应用IV Gd增强内耳MRI（内淋巴积水[Endolymphatic Hydrops，EH]和外淋巴增强[Perilymphatic Enhancement，PE]）、常规纯音测听（0.25–8kHz）、视频头脉冲试验（video Head Impulse Test，vHIT）、颈性前庭诱发肌源性电位（cervical Vestibular Evoked Myogenic Potential，cVEMP）、冷热试验（air caloric test）及眩晕残障量表（dizziness handicap inventory）。结果：在明确MD患者中，有症状耳和无症状耳分别有93.7%和68.7%检出EH（耳蜗和/或前庭）。

2、4、6和8 kHz处的听阈与耳蜗内淋巴积水程度呈正相关（p < 0.05）。在无症状和有症状的耳中，37.5%观察到内淋巴积水（耳蜗和/或前庭）。前庭测试组合（vHIT、cVEMP和冷热试验）的敏感性为100%，特异性为50%，而静脉注射钆增强内耳MRI（内淋巴积水与内淋巴积水同时评估）的敏感性为93.8%，特异性为81.3%。结论：MRI的敏感性和特异性均高于前庭测试组合。单独的内淋巴积水或vHIT检查在梅尼埃病诊断中不被认为是可靠的。在疑似梅尼埃病中，临床病史、听力测试和静脉注射钆增强内耳MRI足以进行诊断。如果无法进行MRI技术检查，前庭测试（冷热试验和cVEMP，而非vHIT）在联合评估时可提供可靠的结果。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.21907596.v1（source: https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Audio-vestibular_and_radiological_analysis_in_Meniere_s_disease/21907596）。