弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)再程放疗(ReRT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)的再程放疗(ReRT),属于肿瘤/脑肿瘤范畴

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Brain Cancer
Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG) Reirradiation (ReRT)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)再程放疗(ReRT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)的再程放疗(ReRT),属于肿瘤/脑肿瘤范畴。源站描述涉及一项放疗剂量探索研究,计划测试三个剂量水平,每个剂量水平入组三名受试者,首组接受最低剂量,后续分组随机分配并参考既往受试者情况,仅当较低剂量可耐受时才分配至较高两个剂量水平之一;第一、二组接受12次治疗,第三组接受14次治疗,周一至周五进行,约2.5周。数据可用于脑肿瘤放疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑癌。放疗给药:如果您被认定符合参加本研究的条件,将根据您加入研究的时间被分配至某一放疗剂量水平。将测试三(3)个放疗剂量水平。每个剂量水平将入组三(3)名受试者。第一组受试者将接受最低剂量水平。每个新组将被随机分配(如同掷骰子)至某一剂量水平,分配还将取决于既往受试者的表现。除非较低剂量水平被认定可耐受,否则受试者不会被分配至3个剂量水平中较高的2个之一。第一组和第二组将接受12次治疗,第三组将接受14次治疗(周一至周五,约2½周)。您的医生将告诉您接受多少次治疗。

【主题与分类】

主题标签:Brain Cancer。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01469247

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01469247

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:脑癌。放射治疗给药:如果您被认定符合参加本研究的资格,您将根据加入研究的时间被分配到一个放射治疗剂量水平。将测试三(3)个放射治疗剂量水平。每个剂量水平将招募三(3)名参与者。第一组参与者将接受最低剂量水平。每个新组将被随机分配(如同掷骰子)到其中一个剂量水平,分配还将取决于之前参与者的表现。除非较低剂量水平被认定为可耐受,否则参与者不会被分配到3个剂量水平中较高的2个。第一组和第二组将接受12次治疗,第三组将接受14次治疗(周一至周五,约2½周)。您的医生会告诉您将接受多少次治疗。您可能会被给予药物以帮助预防副作用。研究工作人员将告知您这些药物、给药方式以及可能的风险。研究访视:在您开始放射治疗前约2-4天,您将进行一次模拟定位。

在模拟定位过程中,会为您制作一个面部和头部的面罩,以保持您的头部固定不动。您还将接受计算机断层扫描(CT)。这一过程使得放射治疗计划得以制定。对于年幼儿童,如有需要,将由麻醉科医生(麻醉医生)实施镇静,以确保放射治疗能够安全进行。每周1次,持续3周,然后每月1次(30天±10天),持续2个月,除非疾病恶化:* 您将接受神经系统检查。* 您的体能状态将被记录。* 您将填写生活质量问卷。* 您将被询问是否出现任何副作用。加入研究后1个月内,您将接受一次脑部磁共振成像(MRI)扫描。治疗时长:您可能继续接受放射治疗,共12或14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。

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