多形性胶质母细胞瘤与弥漫内生性脑桥胶质瘤患者长期暴露于多柔比星的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于多形性胶质母细胞瘤(GBM)与弥漫内生性脑桥胶质瘤(DIPG)等脑肿瘤患者,研究长期输注多柔比星联合放疗和替莫唑胺的安全性与疗效

Meyer Children's Hospital IRCCSMeyer Children's Hospital IRCCS
clinicaltrials
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其他预测Glioblastoma (GBM)DIPGBrainstem Glioma, PediatricDiffuse Spinal GliomaBilateral Thalamic GliomaGliomatosis CerebriAnaplastic AstrocytomaMidline Diffuse Glioma
Prolonged Exposure to Doxorubicin in Patients With Glioblastoma Multiforme and Diffuse Intrinsic Pontine Glioma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

多形性胶质母细胞瘤与弥漫内生性脑桥胶质瘤患者长期暴露于多柔比星的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于多形性胶质母细胞瘤(GBM)与弥漫内生性脑桥胶质瘤(DIPG)等脑肿瘤患者,研究长期输注多柔比星联合放疗和替莫唑胺的安全性与疗效。覆盖的疾病类型包括 GBM、DIPG、儿童脑干胶质瘤、弥漫性脊髓胶质瘤、双侧丘脑胶质瘤、大脑胶质瘤病、间变性星形细胞瘤及中线弥漫性胶质瘤。数据可用于评估该治疗方案的临床结局,支持生存预测或安全性分析等任务(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胶质母细胞瘤(GBM)、DIPG、脑干胶质瘤、儿童、弥漫性脊髓胶质瘤、双侧丘脑胶质瘤、大脑胶质瘤病、间变性星形细胞瘤、中线弥漫性胶质瘤。胶质母细胞瘤(GBM)的标准治疗包括大体全切除,随后对瘤床进行局灶照射,并同时和辅助使用替莫唑胺(TMZ)。放疗期间丙戊酸与TMZ的联合使用可改善GBM患者的生存。临床前研究表明,多柔比星对人胶质瘤具有强效抗肿瘤活性。此外,一些研究显示,与推注给药相比,对实体瘤患者持续输注蒽环类药物可确保更好的安全性。基于这些发现,本研究的目的是评估长期给予多柔比星联合放疗、替莫唑

【主题与分类】

主题标签:Glioblastoma (GBM)、DIPG、Brainstem Glioma, Pediatric、Diffuse Spinal Glioma、Bilateral Thalamic Glioma、Gliomatosis Cerebri、Anaplastic Astrocytoma、Midline Diffuse Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02758366

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02758366

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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:胶质母细胞瘤(GBM)、DIPG、脑干胶质瘤、儿童型、弥漫性脊髓胶质瘤、双侧丘脑胶质瘤、大脑胶质瘤病、间变性星形细胞瘤、中线弥漫性胶质瘤。胶质母细胞瘤(GBM)的标准治疗方案包括大体全切除术后对瘤床进行局灶性放疗,并同步及辅助使用替莫唑胺(TMZ)。放疗期间联合使用丙戊酸和TMZ可提高GBM患者的生存率。临床前研究表明,多柔比星对人脑胶质瘤具有较强的抗肿瘤活性。此外,一些研究显示,与推注给药相比,对实体瘤患者持续输注蒽环类药物具有更好的安全性。基于这些发现,本研究的目的是评估延长多柔比星给药联合放疗、替莫唑胺和丙戊酸在 newly diagnosed GBM 和弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)儿童及成人患者中的安全性和有效性。

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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