胶质瘤自适应放疗及人工智能工作流开发
本数据集涉及弥漫性胶质瘤、胶质母细胞瘤、自适应放疗与人工智能。GBM为4级弥漫性胶质瘤,是成人最常见原发性恶性中枢神经系统肿瘤,最大安全切除后行放疗和同步化疗,中位生存约15-18个月

基本信息
资源简介
胶质瘤自适应放疗及人工智能工作流开发
本数据集涉及弥漫性胶质瘤、胶质母细胞瘤、自适应放疗与人工智能。GBM为4级弥漫性胶质瘤,是成人最常见原发性恶性中枢神经系统肿瘤,最大安全切除后行放疗和同步化疗,中位生存约15-18个月。其瘤内异质性和缺氧区增加放疗后复发风险;MRI可见增强肿瘤核心伴中央坏死与含微观浸润、血管源性水肿的瘤周区域。2/3级弥漫性胶质瘤包括IDH突变星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:弥漫性胶质瘤、胶质母细胞瘤、自适应放疗、人工智能。多形性胶质母细胞瘤(GBM)属于4级弥漫性胶质瘤,是成人中最常见的原发性恶性中枢神经系统(CNS)肿瘤。GBM在最大范围安全切除后接受放疗(RT)和同步化疗,中位生存期约为15-18个月。GBM具有显著的瘤内异质性,存在多克隆区域和缺氧区域,导致标准RT后疾病复发风险更高。同样,在磁共振成像(MRI)上可清晰识别不同的分区:强化肿瘤核心(TC)伴中心坏死区,以及瘤周区域(PTR),后者由显微镜下肿瘤浸润和血管源性水肿组成。与TC内的放射抵抗区域类似,PTR中的微观病灶在疾病复发中起重要作用。其他2级和3级弥漫性胶质瘤包括异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变型星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤。在近期世界卫生组织(WHO)中枢神经系统肿瘤分类中,分子信息与组织病理学信息相结合,用于整合分类。IDH野生型肿瘤进一步进行分子特征分析,并被视为GBM,因为其预后显示极差。少突胶质细胞瘤的确诊依据是存在1p19q染色体臂缺失。2/3级弥漫性胶质瘤通常表现为T2加权高信号肿瘤。治疗与GBM相似,即最大范围安全切除后行放疗以及同步和辅助化疗。弥漫性胶质瘤的放疗 放疗(RT)在弥漫性胶质瘤的多模式综合治疗中起不可或缺的作用。对于具有高风险特征的低级别胶质瘤,或最大范围安全切除后的高级别胶质瘤,均有放疗指征。在弥漫性胶质瘤中,GBM的放疗(RT)采用适形技术照射残留病灶和瘤腔,称为大体肿瘤体积(G
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Glioma、Glioblastoma、Adaptive Radiotherapy、Artificial Intelligence。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06492486
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06492486
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:弥漫性胶质瘤、胶质母细胞瘤、自适应放疗、人工智能。多形性胶质母细胞瘤(GBM)属于4级弥漫性胶质瘤,是成人中最常见的原发性恶性中枢神经系统(CNS)肿瘤。GBM在最大范围安全切除后接受放疗(RT)和同步化疗,中位生存期约为15-18个月。GBM具有显著的瘤内异质性,存在多克隆区域和缺氧区域,导致标准RT后疾病复发风险更高。同样,在磁共振成像(MRI)上可清晰识别不同的分区:强化肿瘤核心(TC)伴中心坏死区,以及瘤周区域(PTR),后者由显微镜下肿瘤浸润和血管源性水肿组成。与TC内的放射抵抗区域类似,PTR中的微观病灶在疾病复发中起重要作用。其他2级和3级弥漫性胶质瘤包括异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变型星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤。在近期世界卫生组织(WHO)中枢神经系统肿瘤分类中,分子信息与组织病理学信息相结合,用于整合分类。IDH野生型肿瘤进一步进行分子特征分析,并被视为GBM,因为其预后显示极差。少突胶质细胞瘤的确诊依据是存在1p19q染色体臂缺失。2/3级弥漫性胶质瘤通常表现为T2加权高信号肿瘤。治疗与GBM相似,即最大范围安全切除后行放疗以及同步和辅助化疗。弥漫性胶质瘤的放疗 放疗(RT)在弥漫性胶质瘤的多模式综合治疗中起不可或缺的作用。对于具有高风险特征的低级别胶质瘤,或最大范围安全切除后的高级别胶质瘤,均有放疗指征。在弥漫性胶质瘤中,GBM的放疗(RT)采用适形技术照射残留病灶和瘤腔,称为大体肿瘤体积(G
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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