使用正电子发射断层扫描评估特应性哮喘患者的肺部炎症

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001759

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：哮喘、过敏、肺部疾病、韦格纳肉芽肿。哮喘是一种慢性炎症性疾病。我们拟采用2-脱氧-2-[18F]氟-D-葡萄糖（FDG）正电子发射断层扫描（PET）在体内研究不同严重程度的特应性哮喘受试者肺部的炎症变化。已有研究表明，PET扫描检测到的FDG摄取与动物模型以及结节病、结核病和脓肿形成等人类疾病过程中的炎症相关。此外，已有研究表明，特应性哮喘患者过敏原激发相关的炎症可通过FDG PET扫描显像。我们假设，作为炎症衡量指标的FDG摄取程度与通过肺功能检查及临床体征和症状确定的哮喘严重程度相关。此外，还将获得有关炎症变化空间分布的信息。

为比较哮喘中的炎症与非哮喘性肺部炎症的特征，将把哮喘受试者获得的图像与由韦格纳肉芽肿病引起肺部炎症改变的受试者的图像进行比较。特应性哮喘受试者和非特应性对照受试者将从社区中选取，若符合研究条件，将接受针对常见过敏原的皮肤试验和肺功能检测。韦格纳肉芽肿病患者将从NIAID随访该病的一大组受试者中选取。将使用FDG进行PET扫描，在NIH临床中心的PET扫描设施中测量炎症，扫描结果将与疾病严重程度进行相关性分析。我们预期，这种方法将首次能够对特应性哮喘患者的基本致病过程——过敏性炎症——进行客观测量。使用这种方法，将有可能研究当前可用疗法对过敏性疾病的疗效

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。