PRO-GLIO:IDH突变弥漫性II级和III级胶质瘤的质子与光子治疗对比
PRO-GLIO 是一项来自 clinicaltrials.gov 的临床试验数据集,聚焦 IDH 突变的弥漫性 II 级和 III 级胶质瘤,包括少突胶质细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤和 IDH 突变型弥漫性星形细胞瘤
基本信息
资源简介
PRO-GLIO:IDH突变弥漫性II级和III级胶质瘤的质子与光子治疗对比
PRO-GLIO 是一项来自 clinicaltrials.gov 的临床试验数据集,聚焦 IDH 突变的弥漫性 II 级和 III 级胶质瘤,包括少突胶质细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤和 IDH 突变型弥漫性星形细胞瘤。该研究旨在确立质子照射作为此类患者标准放疗的地位,评估质子治疗的安全性,并比较质子与光子放疗在健康相关生活质量和神经心理学方面的结局。入组条件为 II 或 III 级 IDH 突变弥漫性胶质瘤、体能状态良好、有放疗指征且年龄 18 至 65 岁。患者随机接受质子或光子放疗,研究分为三个工作包,其中 WP1 以生存数据为主要焦点,并涉及 QALY 估算(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:少突胶质细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、弥漫性星形细胞瘤、IDH突变型。PRO-GLIO旨在将质子照射确立为IDH阳性弥漫性胶质瘤II级和III级患者的标准放射治疗。首先,PRO-GLIO将证明质子治疗是安全的,尽管这些肿瘤具有浸润性。其次,PRO-GLIO的健康相关生活质量(HRQOL)和神经心理学研究部分将显示,接受质子照射的患者在这方面比接受光子照射的患者有更好的结果。纳入标准为诊断为II级或III级IDH突变弥漫性胶质瘤、体能状态良好、有放射治疗指征且年龄在18至65岁之间。患者将被随机分配接受质子或光子放射治疗,研究工作将分为三个工作包(WP)。1. 在WP1中,生存数据将是主要焦点,但质量调整生命年(QALY)的估算也将是重要部分——重点关注两个研究组之间的差异。如果质子与光子放射治疗在两年后FIFS概率上确实没有差异,则需要224名随机化患者(每组112名)以80%的把握度确保双侧95%置信区间的上限将排除有利于光子放射治疗的超过15%的差异。这假设对照组FIFS概率为0.8,且无脱落。2. 在WP2中,将使用一套经过验证的神经心理学测试来检测患者的认知能力。所有患者将使用基于互联网的测试(Cog-State)进行测试,1/3的患者还将接受深入的神经心理学评估。将比较这两种方法。3. 在WP3中,将使用一套患者报告结局测量(PROMs)问卷来确定该患者群体最困扰的主观挑战。
【主题与分类】
主题标签:Oligodendroglioma、Oligodendroglioma, Anaplastic、Diffuse Astrocytoma, IDH-Mutant。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05190172
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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:少突胶质细胞瘤、间变性少突胶质细胞瘤、弥漫性星形细胞瘤、IDH突变型。PRO-GLIO旨在将质子照射确立为IDH阳性弥漫性胶质瘤II级和III级患者的标准放疗。首先,PRO-GLIO将证明质子治疗是安全的,尽管这些肿瘤具有浸润性。其次,PRO-GLIO的健康相关生活质量和神经心理学研究部分将表明,接受质子照射的患者在这方面比接受光子照射的患者有更好的结果。纳入标准为诊断为II级或III级IDH突变弥漫性胶质瘤、体能状态良好、有放疗指征且年龄在18至65岁之间。患者将被随机分配接受质子或光子放疗,研究工作将分为三个工作包(WP)。1. 在WP1中,生存数据将是主要焦点,但质量调整生命年的估算也将是一个重要部分——重点关注两个研究组之间的差异。
如果质子放疗与光子放疗在两年后FIFS概率上确实没有差异,则需要随机分配224名患者(每个治疗组112名),以确保双侧95%置信区间的上限排除有利于光子放疗的超过15%的差异,把握度为80%。此假设基于对照组FIFS概率为0.8,且无失访。2. 在WP2中,将使用一系列经过验证的神经心理学测试来评估患者的认知能力。所有患者将使用基于互联网的测试(Cog-State)进行测试,其中1/3的患者还将接受深入的神经心理学评估。将对这两种方法进行比较。3. 在WP3中,将使用一系列患者报告结果测量(PROMS)问卷,以确定该患者群体最为困扰的主观挑战。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




