乳腺癌患者HER2靶向治疗中影像与心脏生物标志物监测对比研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HER2阳性乳腺癌患者在接受曲妥珠单抗和帕妥珠单抗等HER2靶向治疗时的心脏毒性监测问题

Odense University HospitalOdense University Hospital
clinicaltrials
浏览 7
医学影像预测CardiotoxicityHER2-positive Breast Cancer
Imaging Versus Cardiac Biomarker Monitored HER2 Directed Therapy in Patients With Breast Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

乳腺癌患者HER2靶向治疗中影像与心脏生物标志物监测对比研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦HER2阳性乳腺癌患者在接受曲妥珠单抗和帕妥珠单抗等HER2靶向治疗时的心脏毒性监测问题。研究背景是HER2靶向治疗虽改善生存但带来左心室功能不全和心力衰竭风险,常规依赖超声心动图或MUGA扫描评估心肌功能,而生物标志物被提出作为替代 modality。数据集可用于评估生物标志物能否替代影像学检查来监测心肌损伤,支持心脏毒性预测与治疗安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心脏毒性、HER2阳性乳腺癌。约15%的乳腺癌肿瘤表达人表皮生长因子受体2(HER2),这与预后不良相关。针对HER2的抗体(曲妥珠单抗和帕妥珠单抗)除传统化疗外显著提高了HER2阳性乳腺癌的生存率,但会诱发左心室功能不全和心力衰竭的风险。因此,在HER2靶向治疗期间,推荐通过超声心动图或MUGA扫描定期进行基于影像的心肌功能评估,而后者与辐射暴露相关。这两种扫描对患者和医疗系统都是资源消耗大的,并且由于生物标志物已被提出作为评估心肌损伤的另一种方式,本研究的目的是评估生物标志物能否替代基于影像的评估。

【主题与分类】

主题标签:Cardiotoxicity、HER2-positive Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05406635

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    • 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。

数据说明

条件:心脏毒性、HER2阳性乳腺癌。约15%的乳腺癌肿瘤表达人表皮生长因子受体2(HER2),这与预后不良相关。针对HER2的抗体(曲妥珠单抗和帕妥珠单抗)除传统化疗外,显著改善了HER2阳性乳腺癌患者的生存率,但会诱发左心室功能障碍和心力衰竭的风险。因此,在HER2靶向治疗期间,推荐通过超声心动图或MUGA扫描定期进行基于影像学的心肌功能评估,而后者与辐射暴露相关。这两种扫描对患者和医疗系统而言均耗费资源,且由于生物标志物已被提出作为评估心肌损伤的另一种方式,本研究的目的在于评估生物标志物能否在HER2靶向治疗期间替代基于影像学的心肌功能检查。该研究设计为全国性多中心随机研究,将纳入欧登塞大学医院、赫勒夫和根措夫特大学医院以及奥胡斯大学医院。未来可能纳入更多研究中心。

计划接受HER2规范治疗的局限性HER2阳性乳腺癌患者将按1:1随机分为两组:1. 标准影像学监测治疗组,按照DBCG指南推荐进行治疗,并在治疗期第0、9、18、30和48周通过MUGA扫描或超声心动图测量LVEF。每次随访时还采集生物标志物,结果设盲至研究结束。2. 生物标志物监测治疗组,在治疗期第0、9、18、30和48周测量NT-proBNP和cTNT/TNI。在每次随访时也进行MUGA扫描或超声心动图检查,但结果对负责治疗决策的工作人员设盲。在标准影像学监测组中,心脏毒性将按照标准临床指南进行管理。生物标志物组中的心脏毒性将

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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