BEAT-Breast：不适合立体定向放疗的原发性乳腺癌脑转移患者DE-iPTV试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06611306

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：脑转移，成人，乳腺癌。乳腺癌脑转移是一种常见且极具破坏性的并发症，自诊断起生存时间为3至5个月。脑转移的主要治疗方法包括手术、立体定向放射外科（SRS）和全脑放疗。然而，已知大多数脑转移患者接受全脑放疗（WBRT）或不予治疗，接受手术和SRS的比例相对较低。由于接受治疗者中最常见的治疗方式是WBRT，本地团队开发了一种被认为（可能）比WBRT更有效的方法。目的是在那些不适合接受更积极治疗、否则将接受WBRT的患者中评估该方法。该本地方法采用现代放疗计划方法，结合谨慎的转移灶内剂量递增（剂量递增内PTV（DE-iPTV）），以向肿瘤递送更高剂量，同时向脑部递送更低剂量。对正常结构递送更低剂量与对病灶递送更高剂量的结合有望改善健康相关生活质量（HRQoL）。

本研究旨在证明，对于原本将接受全脑放疗（WBRT）的乳腺癌脑转移患者，实施复杂放疗、剂量递增内靶区（DE-iPTV）以及入组后8周生活质量评估的可行性。将完成探索性血液生物标志物样本采集与分析。此外，将利用关联的国家癌症数据来统计目前接受WBRT的患者数量，包括生存成本和住院情况，从而为评估这一新方法的影响提供基线。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。