替莫唑胺联合外周血干细胞移植治疗新诊断恶性胶质瘤或复发性中枢神经系统及其他实体瘤患儿

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦替莫唑胺联合外周血干细胞移植治疗新诊断恶性胶质瘤或复发性中枢神经系统及其他实体瘤患儿

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其他预测Brain and Central Nervous System TumorsChildhood Germ Cell TumorHead and Neck CancerKidney CancerNeuroblastomaOvarian CancerSarcomaTesticular Germ Cell Tumor
Temozolomide Plus Peripheral Stem Cell Transplantation in Treating Children With Newly Diagnosed Malignant Glioma or Recurrent CNS or Other Solid Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

替莫唑胺联合外周血干细胞移植治疗新诊断恶性胶质瘤或复发性中枢神经系统及其他实体瘤患儿

本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦替莫唑胺联合外周血干细胞移植治疗新诊断恶性胶质瘤或复发性中枢神经系统及其他实体瘤患儿。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、头颈癌、肾癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞肿瘤等病种。研究为替莫唑胺剂量递增试验,评估最大耐受剂量、毒性及治疗活性,方案包括 G-CSF 给药、外周血干细胞采集与回输。可用于儿科肿瘤治疗剂量探索与毒性预测相关研究(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、儿童生殖细胞肿瘤、头颈癌、肾癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞肿瘤。目标: 确定替莫唑胺在新诊断恶性胶质瘤或复发性中枢神经系统或其他实体瘤患儿中的最大耐受剂量。 评估该治疗在这些患者中的毒性。* 确定该治疗在这些患者中的活性。方案概述:这是一项替莫唑胺剂量递增研究。患者自第 -5 天起皮下(SQ)或静脉(IV)接受非格司亭(G-CSF),并持续至至少第 3 天。在第 0、2 和 4 天采集外周血干细胞(PBSC)。随后患者连续 5 天每日口服替莫唑胺。在替莫唑胺末次给药后 1 天回输采集的 PBSC。患者还从 t 开始接受 G-CSF

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Childhood Germ Cell Tumor、Head and Neck Cancer、Kidney Cancer、Neuroblastoma、Ovarian Cancer、Sarcoma、Testicular Germ Cell Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005952

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数据说明

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、头颈部癌症、肾癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞肿瘤。目的:* 确定替莫唑胺在新诊断恶性胶质瘤或复发性中枢神经系统或其他实体瘤儿童中的最大耐受剂量。* 评估该治疗在这些患者中的毒性。* 确定该治疗在这些患者中的活性。概要:这是一项替莫唑胺的剂量递增研究。患者从第-5天开始接受非格司亭(G-CSF)皮下(SQ)或静脉注射,并持续至至少第3天。在第0、2和4天收集外周血干细胞(PBSC)。随后,患者连续5天每天口服替莫唑胺。替莫唑胺末次给药后1天回输收集的PBSC。患者还在移植时开始接受G-CSF,直至血细胞计数恢复。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗继续。3-6名患者的队列接受递增剂量的替莫唑胺,直至确定最大耐受剂量(MTD)。

最大耐受剂量定义为6名患者中有2名出现剂量限制性毒性的剂量。患者每3个月随访一次,持续1至3年,此后每年随访一次。预计入组人数:本研究将在12个月内共入组30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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