国际弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)/弥漫性中线胶质瘤(DMG)注册与样本库

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)与弥漫性中线胶质瘤(DMG),包括H3 K27M突变型

Children's Hospital Medical Center, CincinnatiChildren's Hospital Medical Center, Cincinnati
clinicaltrials
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医学影像分类Diffuse Intrinsic Pontine GliomaDiffuse Midline Glioma, H3 K27M-MutantDiffuse Midline Glioma
International Diffuse Intrinsic Pontine Glioma (DIPG)/Diffuse Midline Glioma (DMG) Registry and Repository

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

国际弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)/弥漫性中线胶质瘤(DMG)注册与样本库

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)与弥漫性中线胶质瘤(DMG),包括H3 K27M突变型。项目为采集生物标本、影像及相关临床数据提供基础设施,以推动该患者群体的生物学研究。注册库旨在促进研究者协作,实现数据与标本的及时共享,并建立分类系统及统一的诊断、评估和反应标准,最终为DIPG/DMG患儿开发有效疗法。数据涵盖临床、人口学、影像学和病理学数据及可获得的标本,可用于分类、诊断标准与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、弥漫性中线胶质瘤。关于弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)和弥漫性中线胶质瘤(DMG)的生物学数据有限。该项目为获取生物标本、影像和相关临床数据提供基础设施,以促进该患者群体的生物学研究。DIPG/DMG注册库的目标是促进研究者之间的合作,以便及时共享数据和/或标本用于未来研究,并开发分类系统、统一的诊断、评估和反应标准,最终为DIPG/DMG患儿开发有效疗法。该注册库将收集DIPG/D患者的临床、人口学、影像学和病理学数据及标本(如有)

【主题与分类】

主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant、Diffuse Midline Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03101813

下载信息

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03101813

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    • 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。

数据说明

疾病:弥漫性内生性桥脑胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、弥漫性中线胶质瘤。关于弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)和弥漫性中线胶质瘤(DMG)的生物学数据有限。本项目为获取生物标本、影像学资料及相关临床数据提供基础设施,以促进该患者群体的生物学研究。DIPG/DMG注册研究的目标是促进研究者之间的合作,以便及时共享数据和/或标本用于未来研究,并制定分类系统、统一的诊断、评估和反应标准,最终为DIPG/DMG患儿开发有效的治疗方法。该注册研究将收集DIPG/DMG患者的临床、人口学、影像学和病理学数据及标本(如有),包括前瞻性收集(新诊断或目前在世患者)和回顾性收集(已故患者)。病例通过以下途径确定:1. 现有临床和/或癌症注册数据库 2. 临床医生、外科医生或病理学家的转诊 3.

直接与登记处工作人员联系的家属 将收集以下数据/材料: 临床:人口统计学数据、诊断日期、诊断时的体征和症状、实验室数据、详细治疗数据(例如手术类型和日期(如有)、化疗、放疗)、治疗最佳反应、进展日期、进展类型(局部或转移)以及随访数据。 影像学:研究入组时将索取自诊断以来获得的所有放射影像学图像。 病理中心复核:如果有肿瘤组织(来自活检或尸检)的玻璃切片(染色或未染色)或石蜡块,将在登记入组时索取,但并非入组所必需。 生物信息学储存库:收集已有的分子和/或基因组数据或已进行的分析,以及对来自登记处的组织进行前瞻性分析

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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