肽受体放射性核素治疗用于治疗晚期、不可切除和/或症状性SSTR过表达肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于肽受体放射性核素治疗(PRRT)在晚期、不可切除和/或症状性SSTR过表达肿瘤中的应用

University of Warmia and MazuryUniversity of Warmia and Mazury
clinicaltrials
浏览 13
医学影像分类Neuroendocrine Tumors
Peptide Receptor Radionuclide Therapy in the Treatment of Advanced, Non-resectable and/or Symptomatic Tumors With SSTR Overexpression

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

肽受体放射性核素治疗用于治疗晚期、不可切除和/或症状性SSTR过表达肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于肽受体放射性核素治疗(PRRT)在晚期、不可切除和/或症状性SSTR过表达肿瘤中的应用。覆盖神经内分泌肿瘤,包括胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NET,组织学分级G1、G2、G3)、支气管肺类癌(BPCs,含典型类癌AC和TC)、嗜铬细胞瘤/副神经节瘤(PPGLs)及原发灶不明的神经内分泌肿瘤(NET-CUP)。研究为非随机、II期、开放标签、比较性设计,患者先接受钇-90(90Y)DOTATATE单臂治疗,随后非随机分配至镥-177(177Lu)DOTATATE或90Y DOTATATE与177Lu DOTATATE混合组。可用于肿瘤治疗反应、疗效比较等研究(来源 clinic。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:神经内分泌肿瘤。这是一项非随机、II期、开放标签、比较性研究。患有晚期、不可切除和/或进展性胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NET,组织学分级G1、G2和G3)、支气管肺类癌(BPCs,包括典型类癌(AC)和典型类癌(TC))、嗜铬细胞瘤/副神经节瘤(PPGLs)以及原发灶不明的神经内分泌肿瘤(癌症)(NET-CUP)的患者。所有患者均基于生长抑素受体显像(闪烁扫描或PET)显示生长抑素受体过表达(SSTR阳性),将被纳入本研究。最初患者将被分配至使用钇-90(90Y)DOTATATE(DOTA-0-Tyr3-Octreotate)的PRRT单臂,然后患者将被非随机分配至镥-177(177Lu)DOTATATE或混合钇(90Y)DOTATATE和镥-177(177Lu)DOTATATE(50%

【主题与分类】

主题标签:Neuroendocrine Tumors。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04029428

下载信息

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数据说明

疾病:神经内分泌肿瘤。这是一项非随机、II期、开放标签、比较性研究。晚期、不可切除和/或进展性胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NET,组织学分级G1、G2和G3)、支气管肺类癌(BPCs),包括典型类癌(AC)和非典型类癌(TC)、嗜铬细胞瘤/副神经节瘤(PPGLs)以及原发灶不明的神经内分泌肿瘤(癌)(NET-CUP)患者。所有患者均基于生长抑素受体显像(闪烁扫描或PET)显示生长抑素受体过表达(SSTR阳性),将被纳入本研究。最初,患者将被分配至使用钇-90(90Y)DOTATATE(DOTA-0-Tyr3-Octreotate)的PRRT单臂,随后患者将被非随机分配至两组之一:镥-177(177Lu)DOTATATE或钇(90Y)DOTATATE与镥-177(177Lu)DOTATATE混合(各50%)。剂量(每组接受治疗患者使用的总活度)如下:1. 90Y DOTATATE总活度4×3.7GBq(14.8 GBq),4个周期,每8±2周一次(400mCi)2. 177Lu DOTATATE总活度4×5.55GBq(22.2 GBq),4个周期,每8±2周一次(600 mCi)3.

混合使用90Y DOTATATE和177Lu DOTATATE(各50)的总活度为4×3.7 GBq,共4个周期,每8±2周一次(400 mCi)。该非随机II期研究设计允许设置拟议的初始活性治疗组,使用标准剂量的90Y DOTATATE,以及实验性治疗组,后者由两种PRRT方案组成,即镥-177 DOTATATE或混合90Y和177Lu DOTATATE。实验性治疗组将由随机分配的患者组成。纳入本研究的受试者将在混合患者群体中进行评估,包括GEP-NET、支气管肺类癌(BPCs)、副神经节瘤/嗜铬细胞瘤(PPGLs)以及原发灶不明的NET(NET-CUP)。研究原始目标的估计值可针对每种方案分别采用两步设计进行评估,并使用外部标准进行比较(研究者既往的

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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