NgFUS联合Nivolumab治疗复发进展性DMG及其他高级别脑肿瘤的神经导航引导聚焦超声研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,聚焦于一项开放标签的1期安全性与可行性研究。研究对象为进展性和复发性弥漫性中线胶质瘤(DMG)及其他进展性和复发性高级别脑肿瘤

Children's National Research InstituteChildren's National Research Institute
clinicaltrials
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医学影像分类High Grade GliomasMedulloblastoma RecurrentEpendymoma RecurrentBrain Tumor Recurrent
NgFUS NIVO: NeuroNavigation-Guided Focused Ultrasound With Nivolumab in Relapsed and Progressive DMG and Other High Grade Brain Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

NgFUS联合Nivolumab治疗复发进展性DMG及其他高级别脑肿瘤的神经导航引导聚焦超声研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/脑肿瘤分类,聚焦于一项开放标签的1期安全性与可行性研究。研究对象为进展性和复发性弥漫性中线胶质瘤(DMG)及其他进展性和复发性高级别脑肿瘤。研究采用神经导航引导聚焦超声(NgFUS)联合微泡(LIFU-MB)暂时开放血脑屏障后静脉输注nivolumab的联合治疗方案。研究分为两组:A组为脑干复发或进展性弥漫性中线胶质瘤患者,B组为临床需要手术的复发或进展性高级别脑肿瘤患者。该数据可用于了解该联合疗法的安全性、可行性及潜在疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性中线胶质瘤或弥漫性内生性桥脑胶质瘤、高级别胶质瘤、复发性髓母细胞瘤、复发性室管膜瘤、中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤(ATRT)、复发性脑肿瘤。这是一项开放标签的1期安全性和可行性研究,评估一种新型联合疗法用于进展性和复发性弥漫性中线胶质瘤(DMG)及其他进展性和复发性高级别脑肿瘤。该研究结合了静脉注射nivolumab治疗,在采用神经导航引导聚焦超声(NgFUS)的低强度聚焦超声联合微泡(LIFU-MB)治疗暂时开放血脑屏障(BBBO)后输注。本研究分为两组: A组:脑干复发或进展性弥漫性中线胶质瘤患者 B组:临床需要手

【主题与分类】

主题标签:High Grade Gliomas、Medulloblastoma Recurrent、Ependymoma Recurrent、Brain Tumor Recurrent。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07664176

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07664176

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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:弥漫性中线胶质瘤或弥漫性内生性脑桥胶质瘤、高级别胶质瘤、复发性髓母细胞瘤、复发性室管膜瘤、中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤(ATRT)、复发性脑肿瘤。这是一项开放标签的1期安全性和可行性研究,评估一种新型联合疗法用于进展性和复发性弥漫性中线胶质瘤(DMG)及其他进展性和复发性高级别脑肿瘤。本研究将短暂开放血脑屏障(BBBO)后输注的静脉nivolumab治疗与使用微泡的低强度聚焦超声(LIFU-MB)治疗相结合,后者采用神经导航引导聚焦超声(NgFUS)。本研究分为两组:* A组:脑干复发性或进展性弥漫性中线胶质瘤患者 * B组:临床需要手术切除的复发性或进展性高级别脑肿瘤患者。主要结局是评估3个周期nivolumab联合使用微泡的NgFUS破坏血脑屏障在进展性或复发性脑干DMG患儿或术后高级别脑肿瘤患儿中的安全性和可行性。

次要结局包括初步疗效和免疫学效应。

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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