Alisertib联合分次立体定向放射外科治疗复发性高级别胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于Alisertib联合分次立体定向放射外科治疗复发性高级别胶质瘤的临床研究
基本信息
资源简介
Alisertib联合分次立体定向放射外科治疗复发性高级别胶质瘤
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于Alisertib联合分次立体定向放射外科治疗复发性高级别胶质瘤的临床研究。覆盖成人间变性星形细胞瘤、间变性室管膜瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、弥漫性星形细胞瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤和胶质肉瘤等病种。研究主要评估治疗的安全性和耐受性，确定每日口服Alisertib联合分次立体定向放疗的最大耐受剂量，并估计6个月无进展生存率、中位进展时间、总生存期及对生活质量的影响。可用于神经肿瘤治疗方案的剂量探索与疗效预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤。主要目标：I. 评估研究治疗的安全性和耐受性。II. 确定每日口服alisertib联合分次立体定向放射治疗复发性高级别胶质瘤时的最大耐受剂量（MTD）。次要目标：I. 估计6个月无进展生存率。II. 估计中位进展时间。III. 估计总生存期。IV. 估计对生活质量（QoL）的影响。概述：这是一项alisertib的剂量递增研究。同期阶段：患者每个工作日每日一次（QD）接受分次立体定向放射外科治疗，持续10天，并口服alisertib（P
【主题与分类】
主题标签：Adult Anaplastic Astrocytoma、Adult Anaplastic Ependymoma、Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Diffuse Astrocytoma、Adult Giant Cell Glioblastoma、Adult Glioblastoma、Adult Gliosarcoma、Adult Mixed Glioma、Adult Oligodendroglioma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02186509
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02186509
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人弥漫性星形细胞瘤、成人巨细胞胶质母细胞瘤、成人胶质母细胞瘤、成人胶质肉瘤。主要目标：I. 评估研究治疗的安全性和耐受性。II. 确定每日口服alisertib与分次立体定向放射治疗联合治疗复发性高级别胶质瘤时的最大耐受剂量（MTD）。次要目标：I. 估计6个月无进展生存率。II. 估计中位进展时间。III. 估计总生存期。IV. 估计对生活质量（QoL）的影响。大纲：这是一项alisertib的剂量递增研究。同期阶段：患者在每个工作日接受分次立体定向放射外科治疗，每日一次（QD），持续10天，并在放疗期间同时口服alisertib（PO），每日两次（BID），持续10天。维持阶段：患者在每21天周期的第1-7天口服alisertib（PO），每日两次（BID）。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下，治疗每21天重复一次，最多18个疗程。
研究治疗完成后，患者在第1年内每3个月随访一次，此后每4-6个月随访一次。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
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。
