吉非替尼联合放疗治疗新诊断儿童胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为吉非替尼联合放射治疗用于新诊断儿童胶质瘤。覆盖未治疗的儿童间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、大脑胶质瘤病、胶质肉瘤及少突胶质细胞瘤等

基本信息
资源简介
吉非替尼联合放疗治疗新诊断儿童胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为吉非替尼联合放射治疗用于新诊断儿童胶质瘤。覆盖未治疗的儿童间变性星形细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、巨细胞胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤、大脑胶质瘤病、胶质肉瘤及少突胶质细胞瘤等。主要目标包括明确吉非替尼联合放疗在未接受酶诱导抗惊厥药物的儿童中的安全性,以及评估其安全性与疗效。可用于儿童脑肿瘤治疗安全性及疗效相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:未治疗的儿童间变性星形细胞瘤、未治疗的儿童间变性少突胶质细胞瘤、未治疗的儿童脑干胶质瘤、未治疗的儿童巨细胞胶质母细胞瘤、未治疗的儿童胶质母细胞瘤、未治疗的儿童大脑胶质瘤病、未治疗的儿童胶质肉瘤、未治疗的儿童少突胶质细胞瘤。主要目标:I. 明确吉非替尼与放疗联合用于新诊断的非播散性弥漫内生性脑干胶质瘤患儿和未接受酶诱导抗惊厥药物(EIACDs)的新诊断未完全切除的幕上恶性胶质瘤(STMG)患儿的安全性。II. 明确吉非替尼在接受EIACDs的新诊断、未完全切除的STMG患儿中的安全性。III. 评估吉非替尼联合放疗用于新诊断患有a的儿童的安全性和疗效
【主题与分类】
主题标签:Untreated Childhood Brain Stem Glioma、Untreated Childhood Glioblastoma、Untreated Childhood Gliomatosis Cerebri、Untreated Childhood Gliosarcoma、Untreated Childhood Oligodendroglioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00042991
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00042991
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:未经治疗的儿童间变性星形细胞瘤、未经治疗的儿童间变性少突胶质细胞瘤、未经治疗的儿童脑干胶质瘤、未经治疗的儿童巨细胞胶质母细胞瘤、未经治疗的儿童胶质母细胞瘤、未经治疗的儿童大脑胶质瘤病、未经治疗的儿童胶质肉瘤、未经治疗的儿童少突胶质细胞瘤。主要目标:I. 确定吉非替尼与放疗联合应用于新诊断的非播散性弥漫性内生性脑干胶质瘤患儿以及新诊断的未完全切除幕上恶性胶质瘤(STMG)且未接受酶诱导抗惊厥药物(EIACDs)的儿童中的安全性。II. 确定吉非替尼在新诊断、未完全切除的STMG且接受EIACDs治疗的儿童中的安全性。III. 评估吉非替尼联合放射治疗在新诊断脑干胶质瘤儿童中的安全性和有效性,以无进展生存期衡量,并估计生存分布。次要目标:I.
比较血流动力学磁共振(MR)参数与代谢性氟脱氧葡萄糖F 18(FDG)-正电子发射断层扫描(PET),并将两者与该人群的临床反应或进展相关联。II. 使用免疫组织化学和蛋白质印迹分析法,表征STMG患者组织中ErbB1受体的表达。III. 表征吉非替尼在上述患者群体中的药代动力学,并确定EIACD对药代动力学的影响。IV. 探索吉非替尼的药物遗传学多态性(例如CYP3A4/5和BCRP),并将其与吉非替尼的药代动力学和药效学(表型-基因型)相关联。大纲:这是一项吉非替尼的多中心、剂量递增研究(I期自2003年10月27日起停止入组)。患者按以下分层:第1A层:内在性脑干胶质瘤;未同时接受酶诱导抗惊厥药(EIACD)第1B层:不完全切除的幕上恶性胶质瘤(STMG);未同时接受EIACD第2层:不完全切除的STMG;同时接受EIACD。I期部分(第1A、1B层患者
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
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