FAPI PET用于肺纤维化

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05365802

标准获取流程：

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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：间质性肺病、特发性间质性肺炎、药物性肺炎、过敏性肺炎、放射性肺炎、尘肺、肺纤维化。间质性肺病是一组影响肺间质的呼吸系统疾病。纤维化性间质性肺病的主要问题在于其病程高度可变：部分患者未经治疗病情稳定，而另一些患者尽管接受药物治疗仍迅速进展。用于风险分层并能更准确预测纤维化性间质性肺病病程的新型诊断方法，有望改善预后判断，并最终提高这些患者的生存率。肌成纤维细胞的持续激活和局部积聚是纤维化疾病的共同特征。FAP是成纤维细胞活化分子成像及检测活跃组织重塑部位的一个有前景的靶点。FAP小分子抑制剂已用正电子发射同位素标记，用于PET成像。68Ga-FAPi-46可作为间质性肺病的诊断生物标志物。

在本研究中，研究者将评估68Ga-FAPi-46在ILD患者体内的生物分布，并观察FAP表达与FAPi放射性药物摄取的相关性。本研究的主要目的是评估新型FAP靶向PET示踪剂68Ga-FAPi-46在ILD患者体内的生物分布。研究概要：1. 患有间质性肺病的参与者将被要求接受一次68Ga-FAPi-46 PET/CT和一次肺部高分辨率CT检查。2. 患者将被随访直至在临床诊疗过程中获得病理结果。（如果接受手术或活检）3. 将通过比较病理发现与PET/CT结果来评估生物分布结果。

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。