DeepPriorCBCT 低剂量肺部 CBCT 重建数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov 登记的一项临床试验，针对 Lung Nodules 患者，用于评估 DeepPriorCBCT 模型在降低 CBCT 辐射剂量的同时能否保证高质量 CBCT 图像
基本信息
资源简介
DeepPriorCBCT 低剂量肺部 CBCT 重建数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov 登记的一项临床试验，针对 Lung Nodules 患者，用于评估 DeepPriorCBCT 模型在降低 CBCT 辐射剂量的同时能否保证高质量 CBCT 图像。数据覆盖低剂量（现有临床方案的 1/6）与常规剂量两种 CBCT 扫描，可用于比较 DeepPriorCBCT 重建与现有临床重建方法的图像质量，支撑低剂量 CBCT 重建相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：肺结节。本临床试验的目标是了解 DeepPriorCBCT 模型能否在降低 CBCT 辐射剂量的同时确保高质量的 CBCT 图像。它旨在回答的主要问题是： DeepPriorCBCT 能否降低 CBCT 辐射剂量？ DeepPriorCBCT 重建的图像质量是否与现有临床重建方法一致？研究人员将把使用 DeepPriorCBCT 模型重建的 CBCT 图像质量与使用现有临床方案重建的 CBCT 图像质量进行比较，以了解 DeepPriorCBCT 模型能否在降低辐射剂量的同时改善 CBCT 图像质量。参与者将： 接受一次低剂量（现有临床方案的 1/6）CBCT 扫描 接受一次常规剂量 CBCT 扫描
【主题与分类】
主题标签：Lung Nodules。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07035977
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07035977
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：肺结节。本临床试验的目标是了解DeepPriorCBCT模型能否在保证高质量CBCT图像的同时降低CBCT辐射剂量。其主要旨在回答的问题包括：* DeepPriorCBCT能否降低CBCT辐射剂量？* DeepPriorCBCT重建的图像质量是否与现有临床重建方法的图像质量一致？研究人员将比较DeepPriorCBCT模型重建的CBCT图像质量与现有临床方案重建的CBCT图像质量，以评估DeepPriorCBCT模型能否在降低辐射剂量的同时改善CBCT图像质量。参与者将：* 接受一次低剂量（现有临床方案的1/6）CBCT扫描* 接受一次常规剂量CBCT扫描
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
