多奈哌齐治疗既往接受脑部放疗的儿童原发性脑肿瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于多奈哌齐(donepezil hydrochloride)用于既往接受过颅脑放疗的儿童原发性脑肿瘤患者

基本信息
资源简介
多奈哌齐治疗既往接受脑部放疗的儿童原发性脑肿瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于多奈哌齐(donepezil hydrochloride)用于既往接受过颅脑放疗的儿童原发性脑肿瘤患者。研究为多中心、试点、开放标签、对照设计,主要评估该药对认知功能的影响,次要评估患者及家庭的生活质量、放疗对脑血管血流动力学的生理效应以及药物毒性。数据可用于认知功能变化预测、治疗相关毒性分析及儿童脑肿瘤 survivorship 研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、认知/功能影响、儿童癌症治疗的远期效应、神经毒性、癌症治疗的心理社会影响、放疗毒性。目标:主要 确定盐酸多奈哌齐对既往接受过颅脑放疗的儿童原发性脑肿瘤患者认知功能的影响。次要 评估接受该药治疗患者的健康相关生活质量。 评估接受该药治疗患者家庭的功能与生活质量。 确定放疗对接受该药治疗患者脑血管血流动力学的生理效应。* 确定盐酸多奈哌齐在这些患者中的毒性。概述:这是一项多中心、试点、开放标签、对照研究。患者接受口服盐酸多奈哌齐一次
【主题与分类】
主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Cognitive/Functional Effects、Neurotoxicity、Radiation Toxicity。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00452868
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00452868
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、认知/功能影响、儿童癌症治疗的长期影响、神经毒性、癌症及其治疗的心理社会影响、放射毒性。目的:主要 * 确定盐酸多奈哌齐对既往接受过颅脑放疗的原发性脑肿瘤儿科患者认知功能的影响。次要 * 评估接受该药物治疗患者的健康相关生活质量。 * 评估接受该药物治疗患者家庭的功能和生活质量。 * 确定放疗对接受该药物治疗患者脑血管血流动力学的生理影响。 * 确定盐酸多奈哌齐在这些患者中的毒性。方案:这是一项多中心、试点、开放标签、对照研究。患者每日一次或隔日一次口服盐酸多奈哌齐,最长24周,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。完成6周研究治疗后,对患者进行毒性评估。
治疗未出现不良反应的患者可继续接受较高剂量的盐酸多奈哌齐治疗18周。患者在基线和第12、24、36周时接受认知功能(通过神经认知测试)、行为调整和社会能力(通过家长报告问卷)、健康相关生活质量(通过儿童和家长报告问卷)以及血管动力学(通过经颅多普勒超声)的测量。家庭功能和家庭生活质量在基线和第24周时进行评估。预计入组人数:本研究将入组35名患者。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




