Selumetinib 对比卡铂/长春新碱治疗神经纤维瘤病1型相关低级别胶质瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦神经纤维瘤病1型(NF1)相关低级别胶质瘤(LGG)及视路胶质瘤患者,比较 selumetinib 与卡铂/长春新碱(CV)的疗效

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像预测Low Grade GliomaNeurofibromatosis Type 1Visual Pathway Glioma
A Study of the Drugs Selumetinib Versus Carboplatin/Vincristine in Patients With Neurofibromatosis and Low-Grade Glioma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Selumetinib 对比卡铂/长春新碱治疗神经纤维瘤病1型相关低级别胶质瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦神经纤维瘤病1型(NF1)相关低级别胶质瘤(LGG)及视路胶质瘤患者,比较 selumetinib 与卡铂/长春新碱(CV)的疗效。主要目标包括以无事件生存期(EFS)评估 selumetinib 是否非劣于 CV,以及用 Teller 视力卡(TAC)评估视路受累患者的视力(VA)是否更优;次要目标涉及肿瘤缓解率、总生存期(OS)及 HOTV 字母视力测试结果。数据可用于治疗反应与生存结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:低级别胶质瘤、神经纤维瘤病1型、视路胶质瘤。主要目标:I. 确定在既往未治疗的神经纤维瘤病1型(NF1)相关低级别胶质瘤(LGG)患者中,以无事件生存期(EFS)衡量的硫酸selumetinib(selumetinib)治疗疗效是否非劣于硫酸卡铂/硫酸长春新碱(长春新碱)(CV)治疗。II. 确定在视路内NF1相关LGG患者中,使用Teller视力卡(TAC)评估的视力(VA)在selumetinib治疗者中是否优于CV治疗者。次要目标:I. 估计每种治疗方案在既往未治疗的NF1相关LGG中的肿瘤缓解率和总生存期(OS)。II. 在既往未治疗的视路内NF1相关LGG患者中,利用HOTV字母视力测试评估VA结局

【主题与分类】

主题标签:Low Grade Glioma、Neurofibromatosis Type 1、Visual Pathway Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03871257

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:低级别胶质瘤、1型神经纤维瘤病、视觉通路胶质瘤。主要目标:I. 确定在既往未经治疗的1型神经纤维瘤病(NF1)相关低级别胶质瘤(LGG)中,以无事件生存期(EFS)衡量的硫酸司美替尼(司美替尼)治疗疗效是否非劣于卡铂/硫酸长春新碱(长春新碱)(CV)治疗。II. 确定在视通路内NF1相关LGG患者中,使用Teller视敏度卡片(TAC)测量的视敏度(VA)在司美替尼治疗者中是否优于CV治疗者。次要目标:I. 估计既往未经治疗的NF1相关LGG中各治疗方案的肿瘤缓解率和总生存期(OS)。II. 在既往未经治疗的视通路内NF1相关LGG患者中,评估年龄足够进行HOTV视敏度测试(一种识别视敏度测量)者的HOTV字母视敏度测试VA结局。III. 描述入组时有记录的运动缺陷的既往未经治疗的NF1相关LGG患者中,以Vineland量表测量的运动功能改善。IV.

前瞻性评估并比较接受司美替尼或CV.V.治疗的患者的生活质量。前瞻性评估并比较接受司美替尼或CV治疗的NF1相关LGG患者的认知、社交、情感和行为功能。探索性目标:I. 评估视网膜轴突和神经节细胞厚度的光学相干断层扫描(OCT)测量指标,作为既往未治疗的NF1相关视路LGG治疗反应的标志物。II. 在NF1相关视路肿瘤中,比较新型半自动体积磁共振成像(MRI)测量指标与传统治疗反应测量指标(二维MRI测量)。III. 获取配对的血液和肿瘤组织,储存用于未来NF1-LGG生物学研究,包括全面的分子分析,涵盖但不限于

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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