氟F 18 EF5 PET检测新诊断脑肿瘤患者肿瘤细胞氧含量
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断脑肿瘤患者,涵盖成人间变性星形细胞瘤、室管膜瘤、少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、中枢神经系统生殖细胞瘤、脉络丛肿瘤、颅咽管瘤及弥漫性星形细胞瘤等类型

基本信息
资源简介
氟F 18 EF5 PET检测新诊断脑肿瘤患者肿瘤细胞氧含量
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断脑肿瘤患者,涵盖成人间变性星形细胞瘤、室管膜瘤、少突胶质细胞瘤、脑干胶质瘤、中枢神经系统生殖细胞瘤、脉络丛肿瘤、颅咽管瘤及弥漫性星形细胞瘤等类型。数据涉及使用氟F 18 EF5进行正电子发射断层扫描(PET),以评估示踪剂安全性、药代动力学与生物分布,并检测肿瘤缺氧,同时通过免疫组化和/或流式细胞术分析非放射性EF5结合情况。可用于脑肿瘤缺氧的无创影像评估及相关生物学验证研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人中枢神经系统生殖细胞肿瘤、成人脉络丛肿瘤、成人颅咽管瘤、成人弥漫性星形细胞瘤。主要目标:I. 确定氟F 18 EF5(^18F-EF5)在新诊断脑肿瘤接受手术或活检患者中的安全性。次要目标:I. 确定在这些患者中给予非放射性EF5前后^18F-EF5的药代动力学和生物分布。II. 确定使用^18F-EF5的正电子发射断层扫描(PET)检测这些患者肿瘤缺氧的能力。III. 通过免疫组化(IHC)和/或流式细胞术确定这些患者中非放射性EF5结合的存在和模式。IV. 将使用^18F-EF5 PET扫描测量的肿瘤缺氧与
【主题与分类】
主题标签:Adult Anaplastic Astrocytoma、Adult Anaplastic Ependymoma、Adult Anaplastic Oligodendroglioma、Adult Brain Stem Glioma、Adult Choroid Plexus Tumor、Adult Craniopharyngioma、Adult Diffuse Astrocytoma、Adult Ependymoblastoma、Adult Ependymoma、Adult Giant Cell Glioblastoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00110032
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:成人间变性星形细胞瘤、成人间变性室管膜瘤、成人间变性少突胶质细胞瘤、成人脑干胶质瘤、成人中枢神经系统生殖细胞肿瘤、成人脉络丛肿瘤、成人颅咽管瘤、成人弥漫性星形细胞瘤。主要目标:I. 确定氟F 18 EF5(^18F-EF5)在 newly diagnosed 脑肿瘤患者接受手术或活检中的安全性。次要目标:I. 确定在这些患者中,于非放射性EF5前后给予的^18F-EF5的药代动力学和生物分布。II. 确定使用^18F-EF5的正电子发射断层扫描(PET)检测这些患者肿瘤缺氧的能力。III. 通过免疫组织化学(IHC)和/或流式细胞术确定这些患者中非放射性EF5结合的存在和模式。IV. 将使用^18F-EF5的PET扫描所测得的肿瘤缺氧与IHC和/或流式细胞术的EF5染色以及这些患者的无复发生存期相关联。大纲:患者被分配到3组中的1组。
第1组:患者接受氟F 18 EF5(^18F-EF5)静脉注射,随后进行全脑和全身正电子发射断层扫描(PET)或仅全身PET扫描。之后,患者接受非放射性EF5静脉注射,持续1-2.5小时。第2组:患者接受非放射性EF5静脉注射,持续1-2.5小时,随后接受^18F-EF5静脉注射。之后,患者进行全脑和全身PET扫描。第3组:患者如第2组一样接受非放射性EF5和^18F-EF5。之后,患者进行全脑PET扫描。大约在EF5给药后一天,所有患者接受肿瘤手术或活检,以及切口附近正常皮肤的活检。患者在EF5给药后2-4周和4-6周进行随访,然后第一年每3个月一次,第二年每4个月一次,第三年每6个月一次,此后每年一次。
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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