儿童及青年NGGCT脑肿瘤新疗法研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年中枢神经系统非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤(NGGCT)的治疗研究

基本信息
资源简介
儿童及青年NGGCT脑肿瘤新疗法研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年中枢神经系统非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤(NGGCT)的治疗研究。覆盖绒毛膜癌、胚胎性癌、未成熟畸胎瘤、恶性畸胎瘤、混合性生殖细胞瘤及松果体区生殖细胞瘤等病种。主要目标为监测诱导化疗后全脑室加椎管照射(WVSCI)的疗效,评估2年无进展生存率,并比较WVSCI与全脑室放疗对脊髓复发的控制效果。可用于脑肿瘤治疗预后预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:中枢神经系统非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤、绒毛膜癌、胚胎性癌、未成熟畸胎瘤、恶性畸胎瘤、混合性生殖细胞瘤、松果体区生殖细胞瘤、松果体区未成熟畸胎瘤。主要目标:I. 监测结局,以确保接受诱导化疗后疗效评估及全脑室+椎管照射(WVSCI)治疗的局限性中枢神经系统(CNS)非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤(NGGCT)儿童及青年,与ACNS0122(NCT00047320)相比,能维持优异的2年无进展生存(PFS)率。II. 与ACNS1123(NCT01602666)中的全脑室放疗相比,通过减少达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)并接受WVSCI的患者的脊髓复发数量,来改善疾病控制。次要目标:I
【主题与分类】
主题标签:Choriocarcinoma、Embryonal Carcinoma、Immature Teratoma、Malignant Teratoma、Mixed Germ Cell Tumor、Pineal Region Germ Cell Tumor、Pineal Region Immature Teratoma、Pineal Region Yolk Sac Tumor、Suprasellar Germ Cell Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04684368
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04684368
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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
疾病:中枢神经系统非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤、绒毛膜癌、胚胎性癌、未成熟畸胎瘤、恶性畸胎瘤、混合性生殖细胞肿瘤、松果体区生殖细胞肿瘤、松果体区未成熟畸胎瘤。主要目标:I. 监测结果,以确保接受诱导化疗后进行反应评估和全脑室+椎管照射(WVSCI)治疗的局部中枢神经系统(CNS)非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤(NGGCT)儿童和年轻成人,其2年无进展生存(PFS)率将与ACNS0122(NCT00047320)相比保持优异。II. 与ACNS1123(NCT01602666)中的全脑室放疗相比,通过减少达到完全缓解(CR)或部分缓解(PR)并接受WVSCI的患者的脊柱复发数量,来改善疾病控制。次要目标:I. 评估局部NGGCT患者达到CR/PR后对诱导化疗和WVSCI的反应率。II. 评估达到CR/PR并接受WVSCI的局部NGGCT患者的PFS和总生存(OS)。III.
估计诱导治疗后未达完全缓解/部分缓解(CR/PR)并随后接受高剂量化疗联合外周干细胞挽救(HDCSCR)的患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。IV. 估计诱导治疗后未达CR/PR并随后接受HDCSCR的患者的缓解率。探索性目标:I. 基于放疗方式(光子与质子)前瞻性比较结局,包括认知、社会和行为功能、听觉及神经内分泌功能。II. 基于治疗方式(光子与质子治疗)以及计划纳入/排除椎体的情况,在<13岁患者中,通过身高和体重以及放疗期间和之后的完整血细胞计数(CBC)值,比较放疗后脊柱生长和细胞计数。III. 比较局部与中心审查对二次探查手术的建议,并记录实施此类手术的障碍及其在儿童NGGCT中的临床获益。IV. 前瞻性评估并lo
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




