盐酸美金刚联合全脑放疗伴或不伴海马保护减少脑转移患者神经认知衰退
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑转移合并实体瘤患者的认知障碍问题。研究评估在盐酸美金刚基础上加用海马保护全脑放疗(HA-WBRT)能否延长神经认知失败时间,主要终点为第2、4、6、12个月时多项神经认知测试的衰退情况,包括 HVLT-R 的总回忆、延迟回忆和延迟识别,以及

基本信息
资源简介
盐酸美金刚联合全脑放疗伴或不伴海马保护减少脑转移患者神经认知衰退
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑转移合并实体瘤患者的认知障碍问题。研究评估在盐酸美金刚基础上加用海马保护全脑放疗(HA-WBRT)能否延长神经认知失败时间,主要终点为第2、4、6、12个月时多项神经认知测试的衰退情况,包括 HVLT-R 的总回忆、延迟回忆和延迟识别,以及 COWA 和 TMT A/B 部分。次要目标包括分别评估各测试所反映的神经认知功能保留情况,以及 HA-WBRT 在症状负担方面的潜在获益。数据可用于神经认知衰退预测与放疗方案比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:认知障碍、脑转移性恶性肿瘤、实体瘤。主要目标:I. 确定加用海马保护全脑放疗(HA-WBRT)是否延长第2、4、6和12个月时的神经认知失败时间,通过一系列测试的神经认知衰退来衡量:霍普金斯词语学习测验修订版(HVLT-R)的总回忆、延迟回忆和延迟识别,受控口头词语联想(COWA),以及连线测验(TMT)A和B部分。次要目标:I. 确定加用 HA-WBRT 是否在第2、4、6和12个月时保留神经认知功能,分别由每项测试衡量,即 HVLT-R 的总回忆、延迟回忆和延迟识别;COWA;以及 TMT A和B部分。II. 评估 HA-WBRT 在症状负担方面的潜在获益,由 M. D. Anderson
【主题与分类】
主题标签:Cognitive Impairment、Solid Neoplasm。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02360215
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:认知障碍、脑转移性恶性肿瘤、实体肿瘤。主要目标:I. 确定在放疗中加入海马保护的全脑放疗(HA-WBRT)是否能延长至第2、4、6和12个月时神经认知失败的时间,该时间通过一系列测试中的神经认知下降来衡量:霍普金斯词语学习测验修订版(HVLT-R)的总回忆、延迟回忆和延迟再认,控制性口语词语联想测验(COWA),以及连线测验(TMT)A部分和B部分。次要目标:I. 确定加入HA-WBRT是否能在第2、4、6和12个月时保持神经认知功能,分别通过每项测试衡量,即HVLT-R的总回忆、延迟回忆和延迟再认;COWA;以及TMT A部分和B部分。II. 评估HA-WBRT在症状负担方面的潜在益处,通过M. D. Anderson症状量表-脑肿瘤模块(MDASI-BT)衡量。III. 使用EuroQol五维五级版本(EQ-5D-5L)评估质量调整生存和成本分析。IV. 比较WBRT与HA-WBRT后的累积进展发生率和总生存期。V.
根据常见不良事件评价标准(CTCAE)第4.0版标准,比较治疗组之间的不良事件。次要目标:I. 收集血清、血浆及影像学研究资料,以供未来转化研究分析。II. 评估基线和6个月时白质损伤的磁共振(MR)成像生物标志物及海马体积测定,作为神经认知衰退的潜在预测因素,以及相比全脑放疗(WBRT),海马回避全脑放疗(HA-WBRT)的差异化获益。III. 症状负担及焦虑/抑郁与神经认知功能的关联。IV. 评估预后评分系统——放射治疗肿瘤学组(RTOG)递归分割分析(RPA)与疾病特异性分级预后评估(DS-GPA)——与基线和随时间变化的神经认知功能之间的潜在相关性。研究治疗完成后,患者将
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




