糠酸莫米松预防乳腺癌或导管原位癌乳房或胸壁放疗所致放射性皮炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受乳房或胸壁放疗的浸润性乳腺癌或导管原位癌患者,比较糠酸莫米松与安慰剂在降低放射性皮炎最大严重程度方面的疗效

North Central Cancer Treatment GroupNorth Central Cancer Treatment Group
clinicaltrials
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医学影像预测Breast CancerDermatologic ComplicationsRadiation Toxicity
Mometasone Furoate in Preventing Radiation Dermatitis in Patients Undergoing Radiation Therapy to the Breast or Chest Wall for Invasive Breast Cancer or Ductal Carcinoma in Situ

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

糠酸莫米松预防乳腺癌或导管原位癌乳房或胸壁放疗所致放射性皮炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受乳房或胸壁放疗的浸润性乳腺癌或导管原位癌患者,比较糠酸莫米松与安慰剂在降低放射性皮炎最大严重程度方面的疗效。数据覆盖严重放射性皮炎发生率、发病时间与持续时间、皮肤毒性、生活质量及不良事件等评估指标,并包含医生评估与患者报告两类皮肤毒性数据。可用于放疗皮肤毒性预测、药物疗效比较及患者报告结局相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、皮肤科并发症、放射性毒性、继发于放射治疗的皮肤反应。目的:主要 比较糠酸莫米松与安慰剂在降低接受原发性或辅助性乳房或胸壁放疗的浸润性乳腺癌或导管原位癌患者放射性皮炎最大严重程度方面的疗效。次要 比较接受这些药物治疗的患者中严重(≥3级)放射性皮炎的发生率。 比较这些患者中严重放射性皮炎的发病时间和持续时间。 评估这些患者的皮肤毒性和生活质量。 评估糠酸莫米松在这些患者中的不良事件特征。 比较接受这些药物治疗的患者的皮肤毒性数据,包括医生完成和患者报告的评估。概要:这是一项r

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Dermatologic Complications、Radiation Toxicity。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00438659

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    • 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。

数据说明

疾病:乳腺癌、皮肤并发症、放射性毒性、放射治疗继发性皮肤反应。目的:主要目的 * 比较糠酸莫米松与安慰剂在减少接受原发性或辅助性乳房或胸壁放射治疗的浸润性乳腺癌或导管原位癌患者放射性皮炎最大严重程度方面的疗效。次要目的 * 比较接受这些药物治疗的患者中严重(≥3级)放射性皮炎的发生率。 * 比较这些患者严重放射性皮炎的发作时间和持续时间。 * 评估这些患者的皮肤毒性和生活质量。 * 评估糠酸莫米松在这些患者中的不良事件特征。 * 比较接受这些药物治疗的患者的皮肤毒性数据,包括由提供者完成和患者报告的评估。概述:这是一项随机、双盲、安慰剂对照研究。患者根据放射野(乳房[肿块切除术后] vs 胸壁[乳房切除术后])、区域淋巴结(治疗 vs 未治疗)以及计划总放射剂量(包括追加剂量)(50-55 Gy vs >55 Gy)进行分层。

患者被随机分配到2个治疗组中的1个。* 第I组:患者在计划放疗期间,每日一次将糠酸莫米松乳膏涂抹于治疗区域(乳房或胸壁)。* 第II组:患者如第I组一样,将外观相同的安慰剂乳膏涂抹于治疗区域。患者在基线时及研究期间定期完成问卷和症状体验日记,以评估生活质量、皮肤毒性及不良事件。放疗完成后,患者随访2周。预计入组人数:本研究将共计入组148名患者。

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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