Cytotron®治疗儿童脑肿瘤的同情用药研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童脑肿瘤的同情用药研究,采用病例研究设计,对照为历史对照,并按年龄阶段(学龄前、学龄期、青春期早期、青春期晚期)和肿瘤类型进行匹配

基本信息
资源简介
Cytotron®治疗儿童脑肿瘤的同情用药研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童脑肿瘤的同情用药研究,采用病例研究设计,对照为历史对照,并按年龄阶段(学龄前、学龄期、青春期早期、青春期晚期)和肿瘤类型进行匹配。研究预计持续约12个月,包括4至8周入组期、28天治疗期和6个月随访期,以便利抽样方式招募处于终末期、已超出常规治疗范围的脑肿瘤患者。干预手段为使用 Cytotron® 设备实施的量子磁共振疗法(QMRT)。数据可用于儿童终末期脑肿瘤治疗相关研究,支持治疗反应与随访结局的探索性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童脑肿瘤。一项病例研究。对照将为历史对照,并按年龄范围(学龄前、学龄期、青春期早期、青春期晚期)和肿瘤类型进行匹配。本研究预计持续约12个月,包括4-8周入组期、28天治疗期和6个月随访期。招募将以方便抽样方式在处于终末期、已超出常规治疗范围的脑肿瘤患者中进行。量子磁共振疗法(QMRT)将使用Cytotron®设备实施。CYTOTRON-RTE-6040-864GEN(IIA类医疗治疗设备;由印度班加罗尔的Scalene Cybernetics Ltd开发)是一项专利设备(美国专利9162076 B2,2015年10月20日授予;欧洲专利EP 175350831,2015年11月3日授予;中国专利于2010年9月8日颁发),带有CE标志。QMRT将实施
【主题与分类】
主题标签:Pediatric Brain Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03577600
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03577600
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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:儿童脑肿瘤。一项病例研究。对照组将为历史对照,并按年龄范围(学龄前、学龄期、青春期早期、青春期晚期)和肿瘤类型进行匹配。本研究预计持续约12个月,包括4-8周的入组期、28天的治疗期和6个月的随访期。招募将以方便抽样方式进行,对象为处于终末期、已超出常规治疗范围的脑肿瘤患者。量子磁共振疗法(QMRT)将使用Cytotron®设备实施。CYTOTRON-RTE-6040-864GEN(IIA类医疗治疗设备;由印度班加罗尔Scalene Cybernetics Ltd开发)是一款已获专利(美国专利9162076 B2,2015年10月20日授予;欧洲专利EP 175350831,2015年11月3日授予;中国专利于2010年9月8日颁发)、带有CE标志的设备。QMRT将作为同情治疗实施,需由父母签署授权书,并取得相应的知情同意(视年龄而定)。研究中心:墨西哥儿童医院Federico Gómez。
目的:确定使用Cytotron进行QMRT治疗终末期脑肿瘤的安全性和有效性。受试者数量:10名。诊断及主要纳入标准:临床诊断为终末期脑肿瘤的受试者,年龄:3至16岁。研究设备、剂量、给药途径:设备:Cytotron生成的精确计算、个体化放射频率(RF)剂量测定,在脉冲瞬时电磁共振(MR)场存在下,应用于受试者。剂量:每天1小时。给药途径:聚焦、非侵入性的RF和MR光束,针对通过脑部MRI扫描确定的靶区及目标病灶的个体质子密度(PD)测量结果进行传递。给药持续时间:连续28天,每天一次。参考疗法:无
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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