复发性儿童脑肿瘤的光动力治疗（PDT）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01682746

标准获取流程：

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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
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：复发性脑肿瘤。本提案的目标是评估一种新的光动力疗法（PDT）改良方案，该方案可能彻底改变儿童和成人脑肿瘤的治疗。目前，关于PDT用于幕下（后颅窝）脑肿瘤，尤其是儿童患者的病例报道很少。研究者拟在美国首次测试一种技术，该技术在澳大利亚成人胶质母细胞瘤患者中显示出显著的长期生存率，分别为57%（间变性星形细胞瘤）和37%（多形性胶质母细胞瘤）。这些结果在任何其他治疗方案中都是前所未有的。光动力疗法（PDT）是肿瘤治疗从传统切除和全身化疗方法的一种范式转变。光动力疗法的原理是光介导激活一种选择性积聚在靶组织中的光敏剂，通过产生单线态氧导致肿瘤细胞破坏。因此，光敏剂被认为是PDT过程中的第一个关键要素，而激活过程是第二步。

本提案所采用的方法学，相较于美国既往针对脑肿瘤患者的PDT方案，使用了更高强度的激光和更大剂量的Photofrin光敏剂。PDT将包括以630 nm波长进行光照射，从肿瘤切除腔中心开始，传递总能量为240 J cm-2。研究者认为，光线应能穿透足够深的组织以到达迁移的肿瘤细胞，并在不损伤分散于其中的健康细胞的情况下将其破坏。研究者将检验以下假设：接受PDT治疗的进展性/复发性恶性脑肿瘤儿科受试者，若使用比我们既往临床研究更高剂量的Photofrin®和光能，将表现出更好的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）结局。

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。