早期乳腺癌部分乳腺照射质子治疗II期方案

早期乳腺癌标准治疗为乳房切除术或保乳术后全乳放疗,但多数复发在原发灶或邻近区域,全乳放疗必要性受质疑。部分乳腺照射(PBI)可减少皮肤和器官毒性

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其他Breast CancerBreast NeoplasmBreast TumorCancer of the Breast
Phase II Protocol of Proton Therapy for Partial Breast Irradiation in Early Stage Breast Cancer

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

早期乳腺癌部分乳腺照射质子治疗II期方案

早期乳腺癌标准治疗为乳房切除术或保乳术后全乳放疗,但多数复发在原发灶或邻近区域,全乳放疗必要性受质疑。部分乳腺照射(PBI)可减少皮肤和器官毒性。多项试验正比较PBI与全乳放疗,但缺乏长期安全性与有效性数据。PBI方法包括近距离放疗和常规外照射,质子治疗可保留外照射优势并减少正常组织剂量,但临床数据极少。本方案旨在研究质子PBI的可行性、安全性与有效性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:乳腺癌、乳腺肿瘤、乳房肿瘤、乳腺癌。早期乳腺癌的当前标准治疗是乳房切除术,或肿块切除术后接受全乳放疗的保乳治疗。然而,对乳腺癌复发的研究表明,大多数肿瘤会在原发肿瘤部位或邻近部位复发。因此,人们提出了是否有必要或是否有理由对整个乳房进行放疗的问题。将放疗限制在原发肿瘤区域可减少急性和长期皮肤及器官毒性,同时使放疗更方便、更便宜。目前有若干临床试验正在比较部分乳腺照射(PBI)与全乳照射。尽管缺乏PBI的长期安全性和有效性数据,许多中心也在临床试验之外提供部分乳腺照射。可用的PBI方法包括近距离放疗,即通过手术置入导管或球囊,将放疗递送至肿块切除腔,以及常规外照射放疗,即EBRT。外照射光子治疗因其无创性以及与近距离放疗相比能够提供更均匀的剂量分布而具有吸引力,然而它也会向周围正常乳腺组织递送更高的辐射剂量。质子治疗能够提供与光子EBRT相同的优势,同时尽量减少对周围正常组织的剂量。然而,关于质子PBI的临床数据很少,许多问题仍未得到解答。本方案背后的推动力在于通过进一步研究质子治疗用于部分乳腺照射的可行性、安全性和有效性来填补这些空白。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Breast Neoplasm、Breast Tumor、Cancer of the Breast。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01766297

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:乳腺癌、乳腺肿瘤、乳房肿瘤、乳腺癌。早期乳腺癌的当前标准治疗是乳房切除术,或肿块切除术后接受全乳放疗的保乳治疗。然而,对乳腺癌复发的研究表明,大多数肿瘤会在原发肿瘤部位或邻近部位复发。因此,人们提出了是否有必要或是否有理由对整个乳房进行放疗的问题。将放疗限制在原发肿瘤区域可减少急性和长期皮肤及器官毒性,同时使放疗更方便、更便宜。目前有若干临床试验正在比较部分乳腺照射(PBI)与全乳照射。尽管缺乏PBI的长期安全性和有效性数据,许多中心也在临床试验之外提供部分乳腺照射。可用的PBI方法包括近距离放疗,即通过手术置入导管或球囊,将放疗递送至肿块切除腔,以及常规外照射放疗,即EBRT。外照射光子治疗因其无创性以及与近距离放疗相比能够提供更均匀的剂量分布而具有吸引力,然而它也会向周围正常乳腺组织递送更高的辐射剂量。质子治疗能够提供与光子EBRT相同的优势,同时尽量减少对周围正常组织的剂量。然而,关于质子PBI的临床数据很少,许多问题仍未得到解答。本方案背后的推动力在于通过进一步研究质子治疗用于部分乳腺照射的可行性、安全性和有效性来填补这些空白。

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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