使用1.5T MRI与UTE脉冲序列评估肺气肿

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02100800

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

条件：肺气肿。慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一个主要的公共卫生问题，其病理特征为肺气肿和支气管重塑。肺气肿定义为肺泡壁不可逆破坏及随后气腔扩大。目前正在开发针对肺气肿的新靶向疗法，因此强调需要非侵入性工具来量化肺气肿。多层计算机断层扫描（CT）是量化肺气肿的参考方法，但涉及电离辐射，从而限制了长期随访的可能性。MRI是一种非电离三维成像技术；然而，肺部MRI在技术上具有挑战性，导致目前未用于常规实践。实际上，低质子密度和磁化率效应均导致肺实质信号强度非常低。最近，通过使用半射频激发和径向投影重建，实现了超短回波时间（UTE）的脉冲序列。这些UTE序列在理论上使得从肺实质中获取更多信号成为可能。

我们旨在对COPD患者使用1.5T磁共振（Avanto dot, Siemens）上的三维T1加权UTE脉冲序列，以区分正常肺组织与肺气肿区域。预计将有30名COPD患者和10名志愿者参与研究。所有参与者都将接受肺功能测试（PFT）、CT和MRI检查。我们的策略包括利用MRI和CT对这些受试者的肺气肿进行量化，检验MR与CT测量值之间的相关性，并评估使用MRI进行肺气肿量化的可重复性。我们的目标是证明1.5T下的MR-UTE脉冲序列在评估和量化肺气肿方面是准确且可重复的。

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。