RECSUR研究:复发性胶质母细胞瘤切除对比最佳肿瘤治疗(ENCRAM 2302)
该数据集来自clinicaltrials.gov,为国际多中心前瞻性队列研究RECSUR(ENCRAM 2302),聚焦复发性胶质母细胞瘤及恶性星形细胞瘤等脑肿瘤

基本信息
资源简介
RECSUR研究:复发性胶质母细胞瘤切除对比最佳肿瘤治疗(ENCRAM 2302)
该数据集来自clinicaltrials.gov,为国际多中心前瞻性队列研究RECSUR(ENCRAM 2302),聚焦复发性胶质母细胞瘤及恶性星形细胞瘤等脑肿瘤。入组患者按1:1比例随机接受肿瘤再切除或最佳肿瘤治疗,并在基线及术后6周、3个月、6个月随访评估,运动功能采用NIHSS等工具评价。数据可用于比较两种治疗策略的预后差异,支持复发胶质母细胞瘤治疗决策与结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胶质母细胞瘤、多形性胶质母细胞瘤、IDH野生型胶质母细胞瘤、脑多形性胶质母细胞瘤、成人多形性胶质母细胞瘤、复发性胶质母细胞瘤、恶性星形细胞瘤、脑星形细胞瘤。这是一项国际性、多中心、前瞻性队列研究。符合条件的患者接受手术或最佳肿瘤治疗,按1:1比例使用顺序计算机生成的随机数作为受试者ID进行分组。两种治疗组均可使用术中定位技术和/或手术辅助手段,以确保切除的安全性(尽量减少术后神经功能缺损的风险)。研究患者接受肿瘤再切除或最佳肿瘤治疗,并将在就诊时(基线)以及术后6周、3个月和6个月的随访期间接受评估。运动功能将使用NIHSS(美国国立卫生研究院……)进行评估。
【主题与分类】
主题标签:Glioblastoma、Glioblastoma Multiforme、Glioblastoma, IDH-wildtype、Glioblastoma Multiforme of Brain、Glioblastoma Multiforme, Adult、Recurrent Glioblastoma、Astrocytoma, Malignant、Astrocytoma of Brain。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06283927
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06283927
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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
适应症:胶质母细胞瘤、多形性胶质母细胞瘤、胶质母细胞瘤IDH野生型、脑多形性胶质母细胞瘤、成人多形性胶质母细胞瘤、复发性胶质母细胞瘤、恶性星形细胞瘤、脑星形细胞瘤。这是一项国际性、多中心、前瞻性队列研究。符合条件的患者接受手术或最佳肿瘤治疗,按1:1比例使用序贯计算机生成的随机数字作为受试者ID。两个治疗组均可使用术中定位技术和/或手术辅助手段,以确保切除的安全性(将术后神经功能缺损的风险降至最低)。研究患者接受肿瘤再切除或最佳肿瘤治疗,并将在就诊时(基线)以及术后6周、3个月和6个月的随访期间接受评估。运动功能将使用NIHSS(美国国立卫生研究院卒中量表)和MRC(医学研究委员会)量表进行评估。语言功能将使用标准神经语言学测试组合进行评估,包括失语症床边检查(ABC)、简化标记测验、词语流畅性、图片描述和物体命名。
这套神经语言学测试组合是参与中心之间达成共识的结果。认知功能将使用蒙特利尔认知评估(MOCA)进行评估。患者的整体功能状态将使用卡氏功能状态量表(KPS)以及美国麻醉医师协会(ASA)身体状况分级系统(用于评估合并症)进行评估。健康相关生活质量(HRQoL)将使用EQ-5D问卷以及EORTC QLQ-C30和EORTC QLQ-BN20问卷进行评估。将评估总生存期和无进展生存期。我们预计在4年内完成患者入组。研究的预计持续时间(包括随访)为5年。主要研究目的是评估复发胶质母细胞瘤患者再次切除术与最佳肿瘤治疗相比的安全性和有效性(神经功能并发症发生率和总生存期),以NIHSS评分和生存数据表示。次要研究目的是研究总体无进展生
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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