11C-蛋氨酸PET在初诊胶质母细胞瘤手术与放疗计划中作用的II期临床研究相关数据集
(1)背景:我们在初诊多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者队列中研究了[11C]-蛋氨酸PET的作用,以评估其是否能改变手术切除范围并改善放疗体积勾画

基本信息
资源简介
11C-蛋氨酸PET在初诊胶质母细胞瘤手术与放疗计划中作用的II期临床研究相关数据集
(1)背景:我们在初诊多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者队列中研究了[11C]-蛋氨酸PET的作用,以评估其是否能改变手术切除范围并改善放疗体积勾画
Dataset related to article "Role of 11C Methionine Positron Emission Tomography (11CMETPET) for Surgery and Radiation Therapy Planning in Newly Diagnosed Glioblastoma Patients Enrolled into a Phase II Clinical Study "
【数据集背景】
源站首次发布:2022。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《11C Methionine Positron Emission Tomography (11CMETPET) for Surgery and Radiation Therapy Planning in Newly Diagnosed Glioblastoma Patients Enrolled into a Phase II Clinical Study》相关的原始数据。(1)背景:我们在初诊多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者队列中研究了[11C]-蛋氨酸PET的作用,以评估其是否能改变手术切除范围并改善放疗体积勾画。(2)方法:纳入年龄18-70岁、Karnofsky功能状态评分(KPS)≥70且具有可用MRI和[11C]-蛋氨酸PET的初诊GBM患者。患者接受不同范围的手术切除,随后进行放化疗。分析了[11C]-蛋氨酸PET在手术和放疗计划中的作用。寻找了SUVmax的阈值。(3)结果:从2013年8月至Ap
【主题与分类】
主题标签:胶质母细胞瘤、11C-蛋氨酸PET、手术规划、放疗计划、脑肿瘤、II期临床研究。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/5993213
使用许可:Restricted Access。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.5993213
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- OpenDataLab:
数据说明
本记录包含与文章“11C甲硫氨酸正电子发射断层扫描(11CMETPET)在纳入II期临床研究的新诊断胶质母细胞瘤患者手术和放射治疗计划中的作用”相关的原始数据。(1)背景:我们在新诊断的多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者队列中研究了[11C]-甲硫氨酸PET的作用,以评估其是否能改变手术切除范围并改善放射治疗体积勾画。(2)方法:纳入年龄18-70岁、Karnofsky功能状态评分(KPS)≥70、具有可用MRI和[11C]-甲硫氨酸PET的新诊断GBM患者。患者接受不同范围的手术切除,随后进行放化疗。分析了[11C]-甲硫氨酸PET在手术和RT计划中的作用。寻找了SUVmax的阈值。(3)结果:2013年8月至2016年4月,共治疗93例患者并纳入本分析。MRI检测到63例残留肿瘤体积,[11C]-甲硫氨酸PET检测到78例,其中15例接受了全切除。摄取位置主要观察于FLAIR异常区域。
11%患者的放疗体积因[11C]-甲硫氨酸摄取而改变。在接受GTR的患者中,[11C]-甲硫氨酸摄取的存在被证明影响生存率(p = 0.029)。影响结局的SUVmax阈值为5。(4)结论:[11C]-甲硫氨酸PET能够检测出GBM患者FLAIR异常区域内复发风险较高的区域。一个具有挑战性的问题是如何整合形态学和功能成像,以更好地确定手术切除范围。
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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