放射性标记单克隆抗体治疗原发性脑肿瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于原发性脑肿瘤患者的放射性标记单克隆抗体治疗。研究比较两种给药技术(推注与微输注)在肿瘤内递送碘 I 131 抗腱生蛋白单克隆抗体 81C6 时的分布体积,并确定最大耐受剂量、评估疗效

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clinicaltrials
浏览 5
医学影像预测Brain and Central Nervous System Tumors
Radiolabeled Monoclonal Antibody Therapy in Treating Patients With Primary Brain Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

放射性标记单克隆抗体治疗原发性脑肿瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于原发性脑肿瘤患者的放射性标记单克隆抗体治疗。研究比较两种给药技术(推注与微输注)在肿瘤内递送碘 I 131 抗腱生蛋白单克隆抗体 81C6 时的分布体积,并确定最大耐受剂量、评估疗效。数据可用于分析给药方式与药物分布、耐受性及疗效的关系,支持治疗优化与预后预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑和中枢神经系统肿瘤。目的: 确定两种递送技术(推注与微输注)中哪一种能在新诊断或复发性恶性原发性脑肿瘤患者中,使肿瘤内给药的碘 I 131 抗腱生蛋白单克隆抗体 81C6(I 131 MAb 81C6)具有更大的分布体积。 确定在这些患者中肿瘤内给药的 I 131 MAb 81C6 的最大耐受剂量。* 评估在这些患者中肿瘤内给药的 I 131 MAb 81C6 的疗效。概述:这是一项随机、剂量递增研究。患者首先被随机分配接受碘 I 131 抗腱生蛋白单克隆抗体 81C6(I 131 MAb 81C6)的两种递送技术之一,3 天后交叉接受另一种技术递送的抗体。随后每位患者接受最有效方式给予的治疗剂量。

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003478

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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:脑与中枢神经系统肿瘤。目的:* 确定两种给药技术(团注注射与微量输注)中哪一种能使新诊断或复发的恶性原发性脑肿瘤患者瘤内注射的碘I 131抗腱生蛋白单克隆抗体81C6(I 131 MAb 81C6)具有更大的分布体积。* 确定在这些患者中瘤内注射I 131 MAb 81C6的最大耐受剂量。* 评估在这些患者中瘤内注射I 131 MAb 81C6的疗效。方案概述:这是一项随机、剂量递增研究。患者首先随机接受两种给药技术之一的碘I 131抗腱生蛋白单克隆抗体81C6(I 131 MAb 81C6),3天后交叉接受另一种技术给药。随后每位患者通过最有效的方法接受治疗剂量。两种方法均通过立体定向放置的病灶内导管给药。* 第I组:团注注射法* 第II组:微量输注给药法3-6例患者组成的队列接受递增剂量的I 131 MAb 81C6,每个组的剂量递增分别进行。

在入组10名患者并确定最佳给药方法后,所有后续患者均采用该方法接受I 131 MAb 81C6治疗,并确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为6名患者中不超过2名出现剂量限制性毒性的剂量。对于新诊断的、无有效常规疗法可用的肿瘤患者,如恶性胶质瘤,在输注I 131 MAb 81C6后4个月内接受外照射放疗。复发性肿瘤患者除非肿瘤进展,否则不接受其他治疗。患者在4、8、16和24周进行随访,之后一年内每12周随访一次。预计入组人数:本研究将在1年内至少入组10名患者。

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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