儿童脑肿瘤联合化疗联合或不联合放疗

研究评估 36 个月以下原发脑或脑干肿瘤患儿接受 vincristine、methotrexate、carboplatin、cyclophosphamide 和 cisplatin 联合化疗(联合或不联合放疗)的疗效与安全性,关注缓解率、无事件生存、总生存、局部复发与中枢神经系统转移模式、生活质量、

Children's Cancer and Leukaemia GroupChildren's Cancer and Leukaemia Group
clinicaltrials
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其他预测Brain and Central Nervous System TumorsNeuroblastoma
Combination Chemotherapy With or Without Radiation Therapy in Treating Children With Brain Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

儿童脑肿瘤联合化疗联合或不联合放疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童脑及中枢神经系统肿瘤与 Neuroblastoma。研究评估 36 个月以下原发脑或脑干肿瘤患儿接受 vincristine、methotrexate、carboplatin、cyclophosphamide 和 cisplatin 联合化疗(联合或不联合放疗)的疗效与安全性,关注缓解率、无事件生存、总生存、局部复发与中枢神经系统转移模式、生活质量、耐受性与长期毒性、需放疗比例及预后等。可用于儿童脑肿瘤治疗反应与生存预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑及中枢神经系统肿瘤,Neuroblastoma。目标: 确定 36 个月以下原发脑或脑干肿瘤患儿接受 vincristine、methotrexate、carboplatin、cyclophosphamide 和 cisplatin 联合或不联合放疗的缓解率。 确定接受该方案治疗患儿的无事件生存期和总生存期。 确定接受该方案治疗患儿的局部复发模式或中枢神经系统转移发生情况。 确定接受该方案治疗患儿的生活质量。 确定该方案在这些患儿中的耐受性和长期毒性。 确定接受该方案治疗后需要放疗的患儿比例。 确定同时接受化疗和放疗的患儿的预后。 确定脑肿瘤的性质和行为

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Neuroblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00281905

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    • 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:脑及中枢神经系统肿瘤、神经母细胞瘤。目的:* 确定年龄小于36个月的儿童原发性脑或脑干肿瘤患者,接受长春新碱、甲氨蝶呤、卡铂、环磷酰胺和顺铂联合或不联合放疗后的缓解率。* 确定接受此方案治疗的儿童的无事件生存率和总生存率。* 确定接受此方案治疗的儿童局部复发模式或中枢神经系统转移的发生情况。* 确定接受此方案治疗的儿童的生活质量。* 确定此方案在这些儿童中的耐受性和长期毒性。* 确定接受此方案治疗后需要放疗的儿童比例。* 确定同时接受化疗和放疗的儿童的预后。* 确定极年幼儿童脑肿瘤的性质和行为。概述:这是一项多中心研究。

  • 化疗:患者在第0天、第14天和第28天接受长春新碱静脉注射;第0天接受卡铂静脉注射,持续4小时;第14天接受甲氨蝶呤静脉持续输注24小时;第28天接受环磷酰胺静脉注射,持续4小时;第42天和第43天接受顺铂静脉持续输注48小时。每56天(8周)重复一个疗程,最长持续12个月。达到完全缓解的患者进入观察期,活检无肿瘤的部份缓解患者也进入观察期。化疗12个月后活检证实有残留肿瘤的患者,或复发肿瘤无经脑脊液(CSF)播散潜能者,进入局部放疗。疾病无反应或进展且具有经CSF播散潜能的患者,进入颅脊髓放疗。* 局部放疗:患者每周接受5天局部放疗,持续5至5½周。* 颅脊髓放疗:患者每周接受5天颅脊髓放疗,持续4周。定期评估生活质量。研究治疗完成后,患者被随

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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