nTMS 用于脑转移瘤运动皮层立体定向放射外科规划

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑转移瘤位于运动皮层患者的立体定向放射外科规划。主要目标是评估在放射肿瘤门诊使用导航经颅磁刺激(nTMS)的可行性;次要目标包括研究立体定向放射外科剂量学与 nTMS 识别的运动传导束受累及运动功能缺损(通过 MAM-20、EQ-5D-5L

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像预测Radiation Therapy Recipient
nTMS in Planning Stereotactic Radiosurgery in Patients With Brain Metastases in the Motor Cortex

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

nTMS 用于脑转移瘤运动皮层立体定向放射外科规划

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于脑转移瘤位于运动皮层患者的立体定向放射外科规划。主要目标是评估在放射肿瘤门诊使用导航经颅磁刺激(nTMS)的可行性;次要目标包括研究立体定向放射外科剂量学与 nTMS 识别的运动传导束受累及运动功能缺损(通过 MAM-20、EQ-5D-5L 和 MDASI-BT 问卷评估)之间的关系,探讨对侧运动传导束 nTMS 作为内部对照的可行性,并为设计限制脑转移瘤放疗剂量的前瞻性随机临床试验提供依据。数据可用于放射外科规划、运动功能评估及临床试验设计相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状态:脑转移性恶性肿瘤,放射治疗接受者。主要目标:I. 确定在放射肿瘤学诊所中使用导航经颅磁刺激(nTMS)是否可行。次要目标:I. 探究立体定向放射外科(SRS)剂量学与通过nTMS识别的运动传导束中病灶受累情况,以及通过客观和主观评估(手动能力测量[MAM]-20、欧洲生活质量[EQ]-5维度[D]-5水平[L]和MD安德森症状量表[MDASI]-脑肿瘤[BT]问卷)所评定的运动功能缺损有无之间的关系。II. 在考虑利手的情况下,确定对侧运动传导束的nTMS是否能提供可行的内部对照。III. 协助设计一项前瞻性随机临床试验,该试验将限制对邻近运动皮层的脑转移灶的放射剂量,旨在通过职业治疗任务及MAM-20、EQ-5D-5L和MDASI-BT问卷评估的功能和生活质量结果来改善预后。IV. 探索脑电图(EEG)与nTMS及通过职业治疗任务和MAM-20、EQ-5D-5L、MDASI-BT问卷报告的功能结果之间的相关性及其应用价值。概述:患者接受超过1小时的nTMS。患者还执行4项任务,测试握力和捏力以及使用和感知手部的能力,持续1小时。

【主题与分类】

主题标签:Radiation Therapy Recipient。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04062305

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数据说明

条件:脑转移性恶性肿瘤,放射治疗接受者。主要目标:I. 确定在放射肿瘤学诊所中使用导航经颅磁刺激(nTMS)是否可行。次要目标:I. 探究立体定向放射外科(SRS)剂量学与使用nTMS识别的运动传导束中病灶受累情况,以及通过客观和主观评估(手动能力测量[MAM]-20、欧洲生活质量[EQ]-5维度[D]-5水平[L]和MD安德森症状清单[MDASI]-脑肿瘤[BT]问卷)所评定的运动缺陷存在与否之间的关系。II. 确定对侧运动传导束的nTMS是否提供了一个可行的内部对照,考虑到惯用手。III. 协助设计一项前瞻性随机临床试验,该试验将限制靠近运动皮层的脑转移灶的放射剂量,旨在通过职业治疗任务和MAM-20、EQ-5D-5L及MDASI-BT问卷测量的功能和生命质量结果来改善预后。IV.

探讨脑电图(EEG)与nTMS的相关性及其与作业治疗任务和MAM-20、EQ-5D-5L、MDASI-BT问卷所报告功能结局的效用。概要:患者接受超过1小时的nTMS。患者还需完成4项任务,测试握力和捏力以及手部使用和感觉能力,持续1小时。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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