甲磺酸伊马替尼、Vatalanib与羟基脲治疗复发或复发性恶性胶质瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于复发或复发性3级或4级恶性胶质瘤患者的治疗研究。方案联合使用甲磺酸伊马替尼、Vatalanib与羟基脲,旨在确定最大耐受剂量和剂量限制性毒性,评估安全性与耐受性,分析单次及重复给药后的药代动力学特征,并通过动态对比增强MRI评估治疗前后抗血管生

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医学影像预测Brain and Central Nervous System Tumors
Imatinib Mesylate, Vatalanib, and Hydroxyurea in Treating Patients With Recurrent or Relapsed Malignant Glioma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

甲磺酸伊马替尼、Vatalanib与羟基脲治疗复发或复发性恶性胶质瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于复发或复发性3级或4级恶性胶质瘤患者的治疗研究。方案联合使用甲磺酸伊马替尼、Vatalanib与羟基脲,旨在确定最大耐受剂量和剂量限制性毒性,评估安全性与耐受性,分析单次及重复给药后的药代动力学特征,并通过动态对比增强MRI评估治疗前后抗血管生成效应,同时探索弥散加权成像MRI变化与肿瘤细胞密度及死亡的相关性。数据可用于脑肿瘤治疗响应、药物安全性及影像标志物研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤。目的: 确定甲磺酸伊马替尼和Vatalanib与羟基脲联合给药时在复发或复发性3级或4级恶性胶质瘤患者中的最大耐受剂量和剂量限制性毒性。 确定该方案在这些患者中的安全性和耐受性。 确定甲磺酸伊马替尼(血清中)和Vatalanib在这些患者中的单次给药和重复给药药代动力学特征。 使用动态对比增强MRI评估血管通透性程度、灌注和相对肿瘤血容量的变化,确定该方案在这些患者中的治疗前和治疗后抗血管生成效应。* 确定弥散加权成像MRI的变化(通过表观扩散系数图定量)是否与肿瘤细胞密度和肿瘤细胞死亡相关。

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00387933

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    • 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:脑与中枢神经系统肿瘤。目的:* 确定甲磺酸伊马替尼和瓦他拉尼与羟基脲联合用于复发性或难治性3级或4级恶性胶质瘤患者时的最大耐受剂量和剂量限制性毒性。* 确定该方案在这些患者中的安全性和耐受性。* 确定甲磺酸伊马替尼(血清中)和瓦他拉尼在这些患者中的单剂量和重复给药药代动力学特征。* 使用动态对比增强MRI评估血管通透性范围、灌注和相对肿瘤血容量的变化,确定该方案在这些患者中的治疗前和治疗后抗血管生成效应。* 确定扩散加权成像MRI的变化(通过表观扩散系数图定量)是否与接受该方案治疗患者的肿瘤细胞密度和肿瘤细胞死亡相关。* 确定该方案在这些患者中的抗肿瘤活性,包括影像学缓解、无进展生存期和总生存期。概述:这是一项甲磺酸伊马替尼和瓦他拉尼的开放标签、剂量递增研究。

患者每日口服一次瓦他拉尼、每日口服一次甲磺酸伊马替尼,并在第1-28天*每日口服两次羟基脲。在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每28天重复一次治疗。注:*仅在第1疗程中,患者在第1-7天每日单独接受瓦他拉尼,随后在第8-35天接受瓦他拉尼、甲磺酸伊马替尼和羟基脲。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的甲磺酸伊马替尼和瓦他拉尼,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为3名患者中有2名或6名患者中有2名出现剂量限制性毒性反应的前一个剂量水平。至少有6名患者在MTD下接受治疗。研究治疗完成后,将对患者进行为期28天的评估。预计入组人数:本研究计划入组42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

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