比较海马回避全脑放疗与立体定向放射外科治疗脑转移复发患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于脑转移且既往接受立体定向放射外科后出现远处脑失败、脑转移速度≥4个新脑转移/年的癌症患者
基本信息
资源简介
比较海马回避全脑放疗与立体定向放射外科治疗脑转移复发患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于脑转移且既往接受立体定向放射外科后出现远处脑失败、脑转移速度≥4个新脑转移/年的癌症患者。覆盖解剖学IV期乳腺癌、转移性非小细胞肺癌、小细胞肺癌、转移性恶性乳腺肿瘤、转移性恶性消化系统肿瘤、脑内转移性恶性肿瘤、转移性恶性实体肿瘤及转移性黑色素瘤。数据可用于比较海马回避全脑放疗与立体定向放射外科在延长神经性死亡时间及总生存期方面的效果，支持肿瘤学预后与治疗决策研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：解剖学IV期乳腺癌AJCC v8、转移性肺非小细胞癌、转移性肺小细胞癌、转移性恶性乳腺肿瘤、转移性恶性消化系统肿瘤、脑内转移性恶性肿瘤、转移性恶性实体肿瘤、转移性黑色素瘤。主要目标：I. 确定在脑转移速度≥4个新脑转移/年的远处脑失败患者中，海马回避加全脑放疗（HA-WBRT）与立体定向放射外科（SRS）相比是否延长神经性死亡时间。次要目标：I. 确定在脑转移速度≥4个新脑转移/年的远处脑失败患者中，HA-WBRT与SRS相比是否延长总生存期。II. 评估在脑转移速度≥4个新脑转移/年的远处脑失败患者中，HA-WBRT是否
【主题与分类】
主题标签：Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8、Metastatic Lung Non-Small Cell Carcinoma、Metastatic Lung Small Cell Carcinoma、Metastatic Malignant Breast Neoplasm、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Melanoma、Metastatic Renal Cell Carcinoma、Recurrent Brain Neoplasm、Stage IV Lung Cancer AJCC v8、Stage IV Renal Cell Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04588246
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04588246
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
病情：解剖学IV期乳腺癌AJCC第8版、转移性肺非小细胞癌、转移性肺小细胞癌、转移性恶性乳腺肿瘤、转移性恶性消化系统肿瘤、转移性脑恶性肿瘤、转移性恶性实体肿瘤、转移性黑色素瘤。主要目标：I. 确定对于脑转移速度≥4个新脑转移/年的远隔脑失败患者，海马回避联合全脑放疗（HA-WBRT）与立体定向放射外科（SRS）相比是否能延长至神经性死亡的时间。次要目标：I. 确定对于脑转移速度≥4个新脑转移/年的远隔脑失败患者，HA-WBRT与SRS相比是否能延长总生存期。II. 评估对于脑转移速度≥4个新脑转移/年的远隔脑失败患者，HA-WBRT与SRS相比是否能延长颅内无进展生存期。III. 评估对于脑转移速度≥4个新脑转移/年的远隔脑失败患者，HA-WBRT与SRS相比是否能改善后续复发时的脑转移速度。IV.
评估在接受HA-WBRT与SRS治疗后的远处脑失败且脑转移速度≥4个新发脑转移/年的患者中，其感知的认知能力困难、症状负担和健康状况。V. 在接受HA-WBRT与SRS治疗后的远处脑失败且脑转移速度≥4个新发脑转移/年的患者中，比较神经认知功能结局。VI. 列表并描述性比较与干预措施相关的不良事件。VII. 列表并描述性比较干预后用于管理复发性颅内疾病的挽救性手术次数。探索性目标：I. 收集血清、血浆和全血用于转化研究分析。II. 收集基线和所有随访磁共振（MR）成像，用于海马体积、记忆中枢亚结构、轴位T2体积和定量纹理分析。III. 收集基线和随访MR成像以
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
