质子颅脊髓照射联合骨保护以减少辐射导致的生长减退
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为脑肿瘤，收录一项试点研究，探讨对需要颅脊髓照射（全脑及脊髓放疗）的患者采用质子治疗并保护骨性脊柱是否可行
基本信息
资源简介
质子颅脊髓照射联合骨保护以减少辐射导致的生长减退
该数据集英文名为 Proton Craniospinal Irradiation With Bone Sparing to Decrease Growth Decrement From Radiation，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为脑肿瘤，在分类上归属于肿瘤 / 脑肿瘤方向。其核心内容围绕一项试点研究展开：探讨对需要接受颅脊髓照射（即全脑及脊髓放疗）的患者，采用质子治疗并保护骨性脊柱是否可行。这是研究者首次在儿童颅脊髓放疗中考察骨保护质子治疗。整体而言，该数据集记录的是这一试点研究的注册与描述信息，用于呈现研究背景、研究目的与基本定位，供关注儿童脑肿瘤放疗及质子治疗应用的人员参考。
【数据集背景】
该数据集对应的研究针对脑肿瘤患者，研究对象为需要接受颅脊髓照射的参与者，即需要接受全脑和脊髓放疗的人群。颅脊髓照射是这类患者治疗中的重要环节，而放疗在作用于肿瘤的同时，也可能对周围非癌性的生长组织产生不良影响。研究关注的核心问题是如何在完成颅脊髓照射的同时减少对骨性脊柱的照射，从而降低因放疗导致的生长减退。研究者提出，质子治疗的精确性可能有助于减少放疗对周围非癌性生长组织的不良影响。该研究被设计为试点研究，用以初步判断在颅脊髓放疗中实施骨保护质子治疗是否可行。
【数据内容】
该数据集收录的是与上述试点研究相关的注册与描述性信息，主题标签为脑肿瘤，分类归属为肿瘤 / 脑肿瘤。从内容定位看，其描述涵盖研究条件（脑肿瘤）、研究性质（试点研究）、研究干预思路（质子治疗联合骨性脊柱保护）以及研究的新颖性（首次在儿童颅脊髓放疗中考察骨保护质子治疗）。数据集本身呈现的是研究层面的概要信息，而非具体的病例数据或测量指标。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息。其内容依据源站对该研究的描述整理而成，反映的是研究注册时呈现的条件、目的与背景说明。数据来源单一，即 clinicaltrials.gov 上的该项研究条目。
【适用场景】
该数据集适用于了解儿童脑肿瘤颅脊髓放疗领域中以质子治疗实现骨保护的研究动向，可供关注质子治疗在颅脊髓照射中应用可行性的人员参考，也可作为检索该试点研究基本信息的入口。其主题标签与分类有助于在肿瘤 / 脑肿瘤相关资源中进行定位。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该研究为试点研究，其定位在于初步判断骨保护质子治疗在颅脊髓放疗中的可行性，而非确证性研究。源站描述指出，FDA 尚未批准质子放疗用于这一特定疾病，但已批准其用于其他用途；该操作的标准治疗为光子放疗，与质子放疗非常相似。这些信息提示该数据集所对应的研究处于探索阶段。数据集本身为注册描述性信息，源站未提供更多关于数据质量与使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03281889
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：脑肿瘤。本研究是一项试点研究，旨在确定对需要颅脊髓放射治疗（全脑及脊髓放射治疗）且保留骨质脊柱的受试者使用质子治疗是否可行。这是研究者首次在儿童颅脊髓放射治疗中考察骨保留质子治疗。FDA（美国食品药品监督管理局）尚未批准质子放射用于该特定疾病，但已批准其用于其他用途。在本研究中，研究者正在对需要颅脊髓放射治疗的受试者研究质子放射。该操作的标准治疗是光子放射，其与质子放射非常相似。研究者认为，质子放射的精准性可能有助于减少放射对周围非癌性生长和发育组织的不良影响。
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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