Atengenal与Astugenal治疗弥漫性内生性脑桥胶质瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)对Antineoplaston疗法的反应研究

Burzynski Research InstituteBurzynski Research Institute
clinicaltrials
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医学影像预测Diffuse, Intrinsic Pontine Glioma
A Study of Atengenal and Astugenal in Diffuse, Intrinsic Pontine Glioma (DIPG)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Atengenal与Astugenal治疗弥漫性内生性脑桥胶质瘤研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)对Antineoplaston疗法的反应研究。研究将患者按年龄和既往治疗分为5个队列,主要终点为客观缓解(OR),但DIPG的OR判定存在困难,涉及Macdonald、RANO和RECIST标准及T2/FLAIR加权MRI影像。该单臂II期研究可用于分析DIPG治疗反应评估方法及疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生性脑桥胶质瘤。本研究旨在分析弥漫性内生性脑干胶质瘤(DIPG)对Antineoplaston疗法的反应,研究分为5个独立的患者队列,按年龄和既往治疗定义。主要终点是客观缓解(OR),但DIPG中OR的判定存在问题。使用Macdonald、RANO和RECIST标准判定OR依赖于增强病变的钆增强T1加权MRI图像。然而,DIPG表现出可变强化,并且在T2/FLAIR加权MRI图像上可见非强化成分。近期综述提出使用改良RANO标准评估弥漫性低级别胶质瘤的OR,以及使用RECIST + F(T2/FLAIR加权图像)评估复发性胶质母细胞瘤。这两种方法均未经验证。这项Antineoplaston疗法在DIP中疗效的单臂II期研究

【主题与分类】

主题标签:Diffuse, Intrinsic Pontine Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02742883

下载信息

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数据说明

疾病:弥漫性内生性脑桥胶质瘤。本研究旨在分析弥漫性内生性脑干胶质瘤(DIPG)对Antineoplaston治疗的反应,研究分为5个独立的患者队列,根据年龄和既往治疗进行定义。主要终点是客观缓解(OR),但在DIPG中确定OR存在问题。使用Macdonald、RANO和RECIST标准确定OR依赖于钆增强后T1加权MRI图像上强化病灶的显示。然而,DIPG表现出不同程度的强化,并且在T2/FLAIR加权MRI图像上可见非强化成分。近期综述提出使用改良RANO标准评估弥漫性低级别胶质瘤的OR,以及使用RECIST + F(T2/FLAIR加权图像)评估复发性胶质母细胞瘤的OR。这两种方法均尚未得到验证。这项评估Antineoplaston治疗DIPG疗效的单臂2期研究将同时采用对强化性DIPG的二维评估(RANO),作为经过验证的主要终点,以及对强化+非强化性DIPG的一维评估(RECIST + F),作为探索性终点。

本2期方案采用一种策略,通过提前评估缓解率,并依据无效性终止入组的程序。采用极小极大两阶段设计。每个队列第1阶段将入组10例强化病灶患者。若某一特定队列的10例患者中无一例根据双维测量达到OR,则该特定队列将不再入组更多强化病灶患者。然而,若某一特定队列的10例强化病灶患者中有1例达到OR,则该队列将在极小极大设计的第2阶段额外入组10例强化病灶患者,使该队列强化病灶患者最多达20例。作为探索性终点,将分析完全缓解(CR)、部分缓解(PR)和疾病进展(PD)率,以及6、12和24个月总生存期(OS)。患者 wit

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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