热量限制治疗接受手术和放疗的0-I期乳腺癌患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于0-I期乳腺癌患者在接受手术和放疗期间同步进行热量限制(CR)的临床研究

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Thomas Jefferson UniversitySidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Thomas Jefferson University
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其他预测Ductal Breast Carcinoma in SituInvasive Ductal Breast CarcinomaInvasive Lobular Breast CarcinomaLobular Breast Carcinoma in SituRecurrent Breast CancerStage IA Breast CancerStage IB Breast Cancer
Caloric Restriction in Treating Patients With Stage 0-I Breast Cancer Undergoing Surgery and Radiation Therapy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

热量限制治疗接受手术和放疗的0-I期乳腺癌患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于0-I期乳腺癌患者在接受手术和放疗期间同步进行热量限制(CR)的临床研究。覆盖导管原位癌、浸润性导管癌、浸润性小叶癌、小叶原位癌、复发性乳腺癌及IA、IB期乳腺癌。主要目标是探究电离辐射联合热量限制治疗乳腺癌的临床试验可行性,次要目标是通过患者特征及组织和血清的可测量变化,确定未来评估该疗法的指标。数据可用于乳腺癌治疗可行性预测及相关生物标志物分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:导管原位癌、浸润性导管癌、浸润性小叶癌、小叶原位癌、复发性乳腺癌、IA期乳腺癌、IB期乳腺癌。主要目标:1. 探究在乳腺癌治疗中同步进行电离辐射与热量限制(CR)的临床试验可行性。次要目标:2. 探究从CR条件下患者特征以及组织和血清中可测量的变化,以确定未来研究中评估该治疗的指标。概要:在肿块切除术后2-4周开始,患者收到食物日记,需完成7-10天。随后饮食顾问向患者提供饮食调整指南,将其热量摄入较正常饮食减少25%。患者遵循热量限制饮食10周(2周

【主题与分类】

主题标签:Ductal Breast Carcinoma in Situ、Invasive Ductal Breast Carcinoma、Invasive Lobular Breast Carcinoma、Lobular Breast Carcinoma in Situ、Recurrent Breast Cancer、Stage IA Breast Cancer、Stage IB Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01819233

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病类型:导管原位乳腺癌、浸润性导管乳腺癌、浸润性小叶乳腺癌、小叶原位乳腺癌、复发性乳腺癌、IA期乳腺癌、IB期乳腺癌。主要目标:1. 探究在乳腺癌治疗中实施同步热量限制(CR)与电离辐射的临床试验可行性。次要目标:2. 研究热量限制条件下患者特征及组织和血清中可测量的变化,以确定未来研究中评估此疗法的指标。大纲:肿瘤切除术后2-4周开始,患者将获得食物日记,需完成7-10天的记录。随后,饮食顾问将为患者提供饮食调整指南,旨在将其日常热量摄入减少25%。患者将遵循热量限制饮食10周(放疗前2周、放疗期间6周及放疗后至少2周)。患者将接受放射治疗,每日一次(QD),每周5天,持续6周。

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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