Optune 用于儿童高级别胶质瘤或室管膜瘤,及 Optune 联合放疗用于儿童 DIPG

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童恶性胶质瘤、室管膜瘤与弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)。研究分两个分层:分层1评估 Optune 治疗复发/难治/进展性幕上恶性胶质瘤或室管膜瘤患儿的可行性并描述器械相关毒性;分层2评估 Optune 同步放疗的安全性与耐受性(I期)、可

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其他预测Malignant GliomaEpendymomaDiffuse Intrinsic Pontine Glioma
Optune for Children With High-Grade Glioma or Ependymoma, and Optune With Radiation Therapy for Children With DIPG

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Optune 用于儿童高级别胶质瘤或室管膜瘤,及 Optune 联合放疗用于儿童 DIPG

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童恶性胶质瘤、室管膜瘤与弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)。研究分两个分层:分层1评估 Optune 治疗复发/难治/进展性幕上恶性胶质瘤或室管膜瘤患儿的可行性并描述器械相关毒性;分层2评估 Optune 同步放疗的安全性与耐受性(I期)、可行性(II期)并估计新诊断 DIPG 儿童及青少年的总生存期(II期)。可用于儿童脑肿瘤治疗可行性、安全性及生存预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性胶质瘤、室管膜瘤、弥漫性内生性桥脑胶质瘤。分层1的主要目标是:1)评估 Optune 治疗复发/难治/进展性幕上恶性胶质瘤或室管膜瘤儿科患者的可行性,2)描述复发/难治/进展性幕上恶性胶质瘤或室管膜瘤儿童中 Optune 器械治疗相关毒性。分层2的主要目标是:1)描述 Optune 治疗与放疗同步进行的安全性和耐受性(I期部分),2)评估 Optune 与放疗同步治疗的可行性(II期部分),3)估计接受 Optune 同步治疗和标准放疗的新诊断 DIPG 儿童和青少年的总生存期(II期部分)。Optune 系统产生交替电

【主题与分类】

主题标签:Malignant Glioma、Ependymoma、Diffuse Intrinsic Pontine Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03033992

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数据说明

疾病:恶性胶质瘤、室管膜瘤、弥漫性内生性脑桥胶质瘤。第1层的主要目标是:1)评估Optune治疗复发/难治/进展性幕上恶性胶质瘤或室管膜瘤儿科患者的可行性,2)描述复发/难治/进展性幕上恶性胶质瘤或室管膜瘤儿童中与Optune设备治疗相关的毒性。第2层的主要目标是:1)描述同步Optune治疗与放疗的安全性和耐受性(I期部分),2)评估同步Optune与放疗治疗的可行性(II期部分),3)估计新诊断DIPG儿童和青少年接受同步Optune治疗和标准放疗的总生存期(II期部分)。Optune系统通过在剃光的头皮上放置4个换能器阵列,产生交变电场,称为肿瘤治疗电场(TTFields)。这种极低强度、中频电场通过阻止细胞分裂和诱导凋亡来抑制肿瘤细胞的生长。

临床前研究表明,TTFields可协同增强放射治疗对胶质瘤细胞系的疗效。Optune每日佩戴时间至少18小时,建议在28天周期内每日佩戴22小时、至少持续23天。第1层患者治疗最多可延续26个周期,第2层患者若获益且无显著治疗相关毒性,Optune治疗最多可延续5年。第1层患者自方案治疗停止后随访2年,第2层患者自Optune设备治疗停止后随访3年,以监测迟发性毒性并记录疾病进展、无事件生存期和总生存期。对于第1层患者,若能够每日使用设备≥18小时、至少23

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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