放疗联合或不联合替莫唑胺治疗低级别胶质瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为放疗联合或不联合替莫唑胺治疗低级别胶质瘤患者,属于肿瘤/脑肿瘤领域

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clinicaltrials
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医学影像预测Brain and Central Nervous System TumorsNeurotoxicity
Radiation Therapy With or Without Temozolomide in Treating Patients With Low-Grade Glioma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

放疗联合或不联合替莫唑胺治疗低级别胶质瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为放疗联合或不联合替莫唑胺治疗低级别胶质瘤患者,属于肿瘤/脑肿瘤领域。数据涉及脑与中枢神经系统肿瘤及神经毒性,主要评估在分次放疗基础上加用替莫唑胺是否改善有症状或进展性低级别胶质瘤患者的无进展生存期和总生存期,并比较认知、生活质量及毒性,同时评估 1p 和 19q 缺失对生存的影响。可用于生存预测、疗效与安全性分析等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤,神经毒性。目的:主要 确定在分次放疗基础上加用替莫唑胺是否改善有症状或进展性低级别胶质瘤患者的无进展生存期(PFS)。 确定在分次放疗基础上加用替莫唑胺是否改善这些患者的中位总生存期(OS)。次要 确定替莫唑胺联合放疗与单纯放疗相比是否改善或维持认知和生活质量。 比较这些患者接受放疗联合或不联合替莫唑胺的毒性(严重或更严重[≥ 3 级])。 评估 1p 和 19q 缺失的存在或缺失对 PFS 和 OS 的影响。 确定 1p 和 19q 状态对接受替莫唑胺治疗患者的 PFS 和 OS 的影响。

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Neurotoxicity。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00978458

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    • 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:脑及中枢神经系统肿瘤,神经毒性。目的:主要 * 确定在分次放疗基础上加用替莫唑胺是否能改善有症状或进展性低级别胶质瘤患者的无进展生存期(PFS)。 * 确定在分次放疗基础上加用替莫唑胺是否能改善这些患者的中位总生存期(OS)。次要 * 确定替莫唑胺联合放疗相较于单纯放疗是否能改善或维持认知功能和生活质量。 * 比较这些患者接受放疗联合或不联合替莫唑胺治疗的毒性(严重或更严重[≥3级])。 * 评估1p和19q缺失的存在与否对PFS和OS的影响。 * 确定1p和19q状态对接受替莫唑胺治疗患者PFS和OS的影响。 * 在ECOG病理协调办公室内建立肿瘤和组织库,包括血浆和生殖系DNA。大纲:这是一项多中心研究。

患者根据以下因素进行分层:年龄(< 40岁 vs ≥ 40岁)、1p和19q状态(两者均缺失 vs 任一或两者均完整 vs 无法确定)、术前最大肿瘤直径(< 6 cm vs ≥ 6 cm [基于T2或FLAIR MRI])、Karnofsky体能状态评分(60-70% vs 80-100%),以及治疗前MRI扫描中的对比增强(存在 vs 不存在)。患者被随机分配至2个治疗组中的1组。* I组:患者接受三维适形或调强放疗,每周5天,每天1次,持续5½周(28次分割)。* II组:患者接受与I组相同的放疗,并同时口服替莫唑胺,每天1次,持续5½周。在放化疗完成后28天开始,患者在第1-5天单独口服替莫唑胺,每天1次。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,替莫唑胺治疗每28天重复1次,共12个疗程。部分患者接受生活质量和神经认知(例如,视觉扫描速度、注意力分配

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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