儿童囊性纤维化患者肺T1-MRI评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性研究,针对儿童囊性纤维化(CF)患者,在开始使用 FDA 批准的 Trikafta 治疗前及治疗后 3 个月、6 个月共进行 3 次访视

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医学影像回归Cystic Fibrosis
Evaluation of Lung T1-MRI in Pediatric Cystic Fibrosis Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

儿童囊性纤维化患者肺T1-MRI评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性研究,针对儿童囊性纤维化(CF)患者,在开始使用 FDA 批准的 Trikafta 治疗前及治疗后 3 个月、6 个月共进行 3 次访视。研究采集肺部 MRI 扫描以生成定量肺 T1 图,同时进行 MBW 与肺量计等临床评估,并将肺 T1 MRI(正常肺灌注百分比)与 LCI、FEV1 预计值百分比进行比较,以评估 Trikafta 给药后的肺部变化,另从病历中获取额外临床评估数据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:囊性纤维化。这是一项前瞻性研究,包含 3 次研究访视,旨在评估磁共振成像(MRI)和临床肺功能评估在检测囊性纤维化(CF)患者接受 FDA 批准的 Trikafta 治疗前后变化方面的效用。3 次研究访视包括:访视 1:开始 Trikafta 之前;访视 2:开始 Trikafta 后 3 个月;访视 3:开始 Trikafta 后 6 个月。除临床评估(MBW 和肺量计)外,所有参与者都将接受肺部 MRI 扫描,以生成定量肺 T1 图。研究者将比较肺 T1 MRI(正常肺灌注百分比)与多次呼吸洗脱(LCI)和肺量计(FEV1 预计值百分比),作为评估 Trikafta 给药后肺部变化的方法。研究者将从参与者病历中获取额外的临床评估。

【主题与分类】

主题标签:Cystic Fibrosis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04994301

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

Conditions: Cystic Fibrosis. This is a prospective study with 3 study visits to evaluate the utility of Magnetic Resonance Imaging (MRI) and clinical lung function assessments to detect changes in Cystic Fibrosis (CF) patients before and after administration of the FDA-approved Trikafta therapy. The 3 study visits include: Visit 1: Before starting Trikafta Visit 2: 3 months from start of Trikafta Visit 3: 6 months from start of Trikafta Along with the clinical assessments (MBW and Spirometry), all participants will undergo an MRI scan of the lungs to generate quantitative lung T1 maps. The investigators will compare the lung T1 MRI (% Normal Lung Perfusion) to Multiple Breath Washout (LCI) and spirometry (FEV1 % Predicted) as methods to assess lung changes with administration of Trikafta. The investigators will obtain additional clinical assessments from participant’s medical records. This is a multi-site study involving 3 sites.

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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