复发胶质瘤放射栓塞安全性与有效性先导临床试验

PRECISE 研究测试选择性内放射治疗(SIRT/TARE/放射栓塞)对复发性或进展性胶质母细胞瘤是否安全有效。该病为成人最具侵袭性脑肿瘤,包括复发性胶质母细胞瘤 IDH 野生型

Olivia Newton-John Cancer Research InstituteOlivia Newton-John Cancer Research Institute
clinicaltrials
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医学影像Recurrent Glioblastoma IDH WildtypeRecurrent Glioblastoma
Pilot Radioembolisation Clinical Trial Assessing Safety and Efficacy in Recurrent Glioma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

复发胶质瘤放射栓塞安全性与有效性先导临床试验

PRECISE 研究测试选择性内放射治疗(SIRT/TARE/放射栓塞)对复发性或进展性胶质母细胞瘤是否安全有效。该病为成人最具侵袭性脑肿瘤,包括复发性胶质母细胞瘤 IDH 野生型。治疗将小放射性珠子 SIR-Spheres® 直接送入肿瘤供血血管,选择性损伤癌细胞并保护健康组织,评估能否缩小肿瘤或减缓生长。参与者先评估、规划,再治疗并随访扫描,专科医生监测安全。该研究可能是标准治疗失败后胶质瘤患者新选择的第一步(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复发性胶质母细胞瘤 IDH 野生型、复发性胶质母细胞瘤。本研究正在测试一种治疗成人最具侵袭性脑肿瘤——胶质母细胞瘤——患者的新方法。它将确定一种称为选择性内放射治疗(SIRT)(也称为经动脉放射性栓塞术(TARE)或放射性栓塞术)的治疗对复发性或进展性胶质母细胞瘤患者是否安全有效。将小型放射性微球(SIR-Spheres®)直接注入为肿瘤供血的血管中。这旨在选择性地损伤癌细胞,同时保护健康组织。PRECISE 将研究 SIRT 是否能缩小肿瘤体积或减缓其生长。参与者将接受详细评估,以确认他们适合接受该治疗。入选者将接受一项计划性操作,以绘制为肿瘤供血的血管分布图,随后接受 SIRT 治疗。参与者还将在操作后接受扫描和医学随访,以监测其状况以及治疗是否有效。参与者的安全性将由一个专科医生团队密切监测。本研究可能代表朝着为胶质瘤患者提供一种新治疗选择迈出的第一步,这些患者目前一旦标准治疗失败,可用的替代方案极少。

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Glioblastoma IDH Wildtype、Recurrent Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07712770

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数据说明

疾病:复发性胶质母细胞瘤 IDH 野生型、复发性胶质母细胞瘤。本研究正在测试一种治疗成人最具侵袭性脑肿瘤——胶质母细胞瘤——患者的新方法。它将确定一种称为选择性内放射治疗(SIRT)(也称为经动脉放射性栓塞术(TARE)或放射性栓塞术)的治疗对复发性或进展性胶质母细胞瘤患者是否安全有效。将小型放射性微球(SIR-Spheres®)直接注入为肿瘤供血的血管中。这旨在选择性地损伤癌细胞,同时保护健康组织。PRECISE 将研究 SIRT 是否能缩小肿瘤体积或减缓其生长。参与者将接受详细评估,以确认他们适合接受该治疗。入选者将接受一项计划性操作,以绘制为肿瘤供血的血管分布图,随后接受 SIRT 治疗。参与者还将在操作后接受扫描和医学随访,以监测其状况以及治疗是否有效。参与者的安全性将由一个专科医生团队密切监测。本研究可能代表朝着为胶质瘤患者提供一种新治疗选择迈出的第一步,这些患者目前一旦标准治疗失败,可用的替代方案极少。

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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