复发再程放疗对比放疗及多次选择性放疗疗程研究
源站描述涉及标准组放疗联合 Nimotuzumab 与 Vinorelbine 的诱导期、巩固期及后续再评估方案，包含药物剂量、给药频次、评估时间点与放疗安排等信息
基本信息
资源简介
复发再程放疗对比放疗及多次选择性放疗疗程研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦弥漫性内生型脑桥胶质瘤（Diffuse Intrinsic Pontine Glioma）。源站描述涉及标准组放疗联合 Nimotuzumab 与 Vinorelbine 的诱导期、巩固期及后续再评估方案，包含药物剂量、给药频次、评估时间点与放疗安排等信息。该数据可用于了解该肿瘤再程放疗与多次选择性放疗疗程的临床试验设计，并支持治疗反应与疾病进展相关的预测建模研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：弥漫性内生型脑桥胶质瘤。第1队列：标准组接受放疗、Nimotuzumab 和 vinorelbine。Nimotuzumab 150 mg/m2/d，作为静脉短时输注30分钟，第1-12周每周一次；Vinorelbine 20 mg/m2/d，第1-12周每周一次，作为静脉短时输注30分钟（诱导期）。第13周（第85-91天）进行第1次再评估。如疾病未进展：Nimotuzumab 150 mg/m2/d 静脉短时输注30分钟，Vinorelbine 25 mg/m2/d 作为静脉短时输注30分钟，每两周一次，在第14、16、18、20、22、24周（巩固期I）。第25周进行第2次再评估，此后如疾病未进展：Nimotuzumab 150 mg/m2/d 静脉短时输注30分钟，Vinorelbine 25 mg/m2/d 作为静脉短时输注30分钟，每两周一次，在第37周及之后每12周进行再评估，直至进展或最多至第108周。放疗将按计划
【主题与分类】
主题标签：Diffuse Intrinsic Pontine Glioma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03620032
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03620032
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：弥漫性内生性脑桥胶质瘤。1. 第一队列：标准组，采用放疗、尼妥珠单抗和长春瑞滨。尼妥珠单抗150 mg/m²/天，静脉短时输注30分钟，第1-12周每周一次；长春瑞滨20 mg/m²/天，第1-12周每周一次，静脉短时输注30分钟（诱导期）。第13周（第85-91天）进行第一次再评估。如疾病无进展：尼妥珠单抗150 mg/m²/天，静脉短时输注30分钟；长春瑞滨25 mg/m²/天，静脉短时输注30分钟，第14、16、18、20、22、24周每两周一次（巩固期I）。第25周进行第二次再评估，此后如疾病无进展：尼妥珠单抗150 mg/m²/天，静脉短时输注30分钟；长春瑞滨25 mg/m²/天，静脉短时输注30分钟，每两周一次，第37周及之后每12周进行再评估，直至疾病进展或最晚至第108周。放疗计划于开始尼妥珠单抗和长春瑞滨治疗后第3周开始。总剂量为54 Gy，每次1.8 Gy，每周5天，使用6 MV直线加速器。
为制定放疗计划，将获取层厚为2 mm的CT图像，患者取治疗体位，头部用定制热塑膜固定。每位患者的CT图像将与T2加权、钆增强T1加权及液体衰减反转恢复MRI序列进行配准，以精确识别大体肿瘤体积（GTV）。将采用5或6个共面或非共面射束的三维适形放疗技术或调强放疗技术。进展时再程放疗。若出现局部进展性疾病，在重新获得父母/患者（视情况而定）知情同意后，将建议进行全程再程放疗，剂量为19.8 Gy，分11天完成。2. 队列：实验组，采用尼妥珠单抗+长春瑞滨及分次放疗剂量。尼妥珠单抗150 mg/m²/天，静脉短时输注30分钟，每周一次，第
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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