甲磺酸伊马替尼联合或不联合放射治疗新诊断或复发性胶质瘤年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑与中枢神经系统肿瘤,研究甲磺酸伊马替尼联合或不联合放射治疗在新诊断或复发性胶质瘤年轻患者中的应用

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像预测Brain and Central Nervous System Tumors
Imatinib Mesylate With or Without Radiation Therapy in Treating Young Patients With Newly Diagnosed or Recurrent 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

甲磺酸伊马替尼联合或不联合放射治疗新诊断或复发性胶质瘤年轻患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑与中枢神经系统肿瘤,研究甲磺酸伊马替尼联合或不联合放射治疗在新诊断或复发性胶质瘤年轻患者中的应用。数据涵盖新诊断预后不良脑干胶质瘤患儿放疗后甲磺酸伊马替尼的最大耐受剂量、复发性高级别颅内胶质瘤患儿根据酶诱导抗惊厥药物使用分层的最大耐受剂量,以及新诊断弥漫性内生性脑干胶质瘤患者的安全性和有效性,并探索神经影像和生物学相关标志物。可用于评估该治疗方案的安全性、耐受性和疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑和中枢神经系统肿瘤。主要目标:I. 确定新诊断预后不良脑干胶质瘤患儿完成放疗后甲磺酸伊马替尼的最大耐受剂量(MTD)。(I期,第I层于2004年5月28日停止入组。)II. 确定复发性高级别颅内胶质瘤患儿中甲磺酸伊马替尼的最大耐受剂量(MTD),按是否使用酶诱导抗惊厥药物(EIACDs)分层。(I期,第IIA层和第IIB层分别于2003年8月15日和2004年8月15日停止入组)III. 确定该药物在新诊断弥漫性内生性脑干胶质瘤患者中的安全性和有效性。(II期)次要目标:I. 探索该方案在这些患者中治疗活性的神经影像学和生物学相关标志物。(I期,所有层于8月1日停止入组

【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/NCT00021229

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数据说明

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤。主要目标:I. 确定新诊断预后不良的脑干胶质瘤儿童完成放疗后甲磺酸伊马替尼的最大耐受剂量(MTD)。(I期,第I层于2004年5月28日停止入组。)II. 确定复发性高级别颅内胶质瘤儿童中甲磺酸伊马替尼的最大耐受剂量(MTD),按是否使用酶诱导性抗惊厥药物(EIACDs)分层。(I期,第IIA层和第IIB层分别于2003年8月15日和2004年8月15日停止入组)III. 确定该药物在新诊断弥漫性内生性脑干胶质瘤患者中的安全性和有效性。(II期)次要目标:I. 探索该方案在这些患者中治疗活性的神经影像学和生物学相关性。(I期,所有层于2004年8月15日停止入组)II. 确定这些方案在这些患者中的药代动力学,总体及按酶诱导性抗惊厥药物(EIACDs)分类。(I期,所有层于2004年8月15日停止入组。)III.

评估该药物治疗新诊断的弥漫性脑干胶质瘤的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。(I期和II期)方案概要:这是一项I期剂量递增的多中心研究,随后进行II期研究。患者根据肿瘤类型分层(新诊断的脑干胶质瘤 vs 复发性/难治性颅内高级别胶质瘤)。II层患者(仅I期)根据是否同时使用酶诱导性抗惊厥药(EIACDs)(是 vs 否)进一步分层。患者在I期研究中被分配至三个层之一。* I期 * I层(新诊断的脑干胶质瘤):患者接受放疗,每日一次,每周五天,持续6周。放疗完成后1-3周开始,无瘤内出血证据的患者口服甲磺酸伊马替尼,每日两次。甲磺酸伊马替尼治疗每4周重复一次,最多

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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