基本信息

模态

医学影像

创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

评估68Ga-FAPI-46 PET/CT在间质性肺病患者中的研究

该数据集英文名为 Study Evaluating 68GA-FAPI-46 PET/CT in Patients With Interstitial Lung Disease，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Interstitial Lung Disease，在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类。其核心内容是一项针对间质性肺病（ILD）患者的评估性研究，目的是更好地了解研究性放射性显像剂 68Ga-FAPI-46 在间质性肺病患者肺部中的分布情况，所采用的检查手段为正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）。该数据集围绕这一研究主题组织相关信息，可供关注间质性肺病影像学评估、放射性显像剂体内分布研究以及 PET/CT 临床应用的人员参考。

【数据集背景】

间质性肺病是一类累及肺间质的疾病总称。该数据集所对应的研究聚焦于使用 PET/CT 扫描观察一种名为 68Ga-FAPI-46 的研究性放射性显像剂在间质性肺病患者肺部中的分布。根据源站描述，开展这项研究的目的是更好地理解该显像剂在间质性肺病患者肺部的分布情况。需要说明的是，68Ga-FAPI-46 在该研究中属于研究性放射性显像剂，其相关研究用途以源站描述为准。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Interstitial Lung Disease，本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。源站描述中列出的研究条件为间质性肺病。数据集所涉及的核心研究内容为：在 PET/CT 扫描过程中，评估研究性放射性显像剂 68Ga-FAPI-46 在间质性肺病患者肺部中的分布。除上述主题、研究条件与检查手段外，源站未提供关于具体数据字段、记录数量、受试者规模或影像数据格式的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明，相关信息的采集背景是一项针对间质性肺病患者的临床研究，研究过程中使用 PET/CT 扫描来观察 68Ga-FAPI-46 在患者肺部的分布。关于采集时间范围、采集机构、采集地点以及样本纳入与排除标准等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与间质性肺病影像学评估相关的研究场景，尤其是涉及研究性放射性显像剂 68Ga-FAPI-46 在肺部分布观察的 PET/CT 研究。它可用于了解该研究的研究目的、研究条件与检查手段等基本信息。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性，源站未提供进一步说明。

【使用方法】

源站未提供关于该数据集具体使用方法、访问方式或数据处理流程的说明。使用者可依据数据集的主题标签与来源信息，将其作为间质性肺病相关 PET/CT 研究的参考条目。具体使用方式需以源站提供的信息为准。

【质量与限制】

该数据集的信息主要来自 clinicaltrials.gov 的源站描述，内容侧重于研究目的与研究条件的概述。源站未提供关于数据完整性、准确性验证、样本量、数据更新频率等方面的说明。因此，在使用该数据集时，应注意其信息范围仅限于源站描述所覆盖的内容，不宜对其数据规模或质量作出超出源站描述的判断。

【引用与许可】

源站未提供关于该数据集的引用格式与许可条款的说明。如需引用或使用，应以 clinicaltrials.gov 源站的相关规定为准。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07817563

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数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07817563

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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：间质性肺病。本研究旨在更好地了解一种名为68Ga-FAPI-46的研究性放射性显像剂在间质性肺病（ILD）患者肺部进行正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）时的分布情况。

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