StrataXRT预防儿童脑或脊髓放疗所致放射性皮炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦StrataXRT在2-17岁因中枢神经系统肿瘤接受质子全脑全脊髓照射(CSI)的儿童患者中预防放射性皮炎的研究

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像预测Central Nervous System SarcomaEpendymomaGliomaMalignant Intracranial Germ Cell TumorMedulloblastomaPineoblastomaPrimary Central Nervous System Neoplasm
StrataXRT in Preventing Radiation Dermatitis in Pediatric Patients Undergoing Radiation Therapy to the Brain or Spinal Cord

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

StrataXRT预防儿童脑或脊髓放疗所致放射性皮炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦StrataXRT在2-17岁因中枢神经系统肿瘤接受质子全脑全脊髓照射(CSI)的儿童患者中预防放射性皮炎的研究。覆盖中枢神经系统肉瘤、室管膜瘤、胶质瘤、恶性颅内生殖细胞肿瘤、髓母细胞瘤、松果体母细胞瘤及原发性中枢神经系统肿瘤。数据可用于评估StrataXRT与安慰剂的安全性(按CTCAE 5.0评估凝胶相关毒性)及预防放射性皮炎的疗效,并探索剂量与疗效、StrataXRT使用与家长报告症状体验的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:中枢神经系统肉瘤、室管膜瘤、胶质瘤、恶性颅内生殖细胞肿瘤、髓母细胞瘤、松果体母细胞瘤、原发性中枢神经系统肿瘤。主要目标:I. 通过评估2-17岁因中枢神经系统(CNS)肿瘤接受质子全脑全脊髓照射(CSI)的儿童患者中凝胶相关毒性,来估计StrataXRT和安慰剂的安全性(使用不良事件通用术语标准[CTCAE]第5.0版定义)。II. 估计StrataXRT作为2-17岁因CNS肿瘤接受质子CSI的儿童患者中放射性皮炎预防剂的疗效。次要目标:I. 探索StrataXRT的剂量与疗效之间的关系。II. 探索StrataXRT的使用与家长报告的症状体验之间的关系,该症状体验通过Rad

【主题与分类】

主题标签:Central Nervous System Sarcoma、Ependymoma、Glioma、Malignant Intracranial Germ Cell Tumor、Medulloblastoma、Pineoblastoma、Primary Central Nervous System Neoplasm。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03990597

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    • 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:中枢神经系统肉瘤、室管膜瘤、胶质瘤、恶性颅内生殖细胞肿瘤、髓母细胞瘤、松果体母细胞瘤、原发性中枢神经系统肿瘤。主要目标:I. 通过评估接受质子全脑全脊髓照射(CSI)治疗中枢神经系统(CNS)肿瘤的2-17岁儿童患者中与凝胶相关的毒性,来评估StrataXRT和安慰剂的安全性(使用不良事件通用术语标准[CTCAE]第5.0版定义)。II. 评估StrataXRT作为预防性药物在2-17岁接受质子CSI治疗CNS肿瘤的儿童患者中预防放射性皮炎的有效性。次要目标:I. 探讨StrataXRT的给药剂量与疗效之间的关系。II. 探讨StrataXRT的使用与家长报告的症状体验之间的关系,采用放射性皮肤反应评估量表(RISRAS)进行测量。III. 探讨参与者研究日志中记录的治疗应用依从性。

大纲:从CSI质子放射治疗的第一天开始,护理人员将StrataXRT凝胶涂抹于患者前额的一半和一只耳朵,并将安慰剂涂抹于前额的另一半和另一只耳朵,每日两次(BID),直至放射治疗的最后一天。

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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