放疗暴露性肺损伤:对功能的影响 - 队列

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌患者放疗后暴露性肺损伤对功能的影响,属于肿瘤/乳腺癌分类下的队列数据

Meshalkin Research Institute of Pathology of CirculationMeshalkin Research Institute of Pathology of Circulation
clinicaltrials
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医学影像Breast NeoplasmsRadiation PneumoniaRadiation PneumonitisRadiation Induced Fibrosis
Radiotherapy Exposed Lung Injury: Effect on Functioning - Cohort

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

放疗暴露性肺损伤:对功能的影响 - 队列

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌患者放疗后暴露性肺损伤对功能的影响,属于肿瘤/乳腺癌分类下的队列数据。源站描述涉及知情同意流程、个体登记卡填写及肺功能相关内容,覆盖 Breast Neoplasms、Radiation Pneumonia、Radiation Pneumonitis、Radiation Induced Fibrosis 等主题。数据可用于研究放疗相关肺损伤与肺功能变化的关系,但具体样本量、随访时长及功能评估指标等细节源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺肿瘤、放射性肺炎、放射性肺炎、放射性纤维化。在讨论参与研究的可能性后,向患者出示知情同意书并解释所有感兴趣的问题。如果获得参与研究的同意,患者和研究者填写两份知情同意书的所有必填字段并签字。如有必要,研究者会重新解释有关研究的任何信息。一份知情同意书副本留给患者,第二份副本由研究者按照良好临床实践的要求保存。获得知情同意后,为纳入研究的患者填写个体登记卡(IRC)。IRC 的填写也持续到研究的所有阶段完成。肺功能

【主题与分类】

主题标签:Breast Neoplasms、Radiation Pneumonia、Radiation Pneumonitis、Radiation Induced Fibrosis。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06069115

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数据说明

条件:乳腺肿瘤、放射性肺炎、放射性肺纤维化。在讨论参与研究的可能性后,向患者出示知情同意书,并解释所有关注的问题。如果获得参与研究的同意,患者和研究者在两份知情同意书的所有必填字段中填写并签字。如有必要,研究者会重新解释有关研究的任何信息。一份知情同意书留给患者,第二份由研究者按照良好临床实践的要求保存。获得知情同意后,为纳入研究的患者填写个人登记卡(IRC)。IRC的填写也持续到研究的所有阶段完成。肺功能检查、心肺运动试验(CPST)、间接测热法在已接受疾病手术治疗并转诊至FGBU“以E.N.命名的NMC”进行放射治疗的乳腺癌患者中进行。

俄罗斯卫生部“梅沙尔金”国家医学研究中心使用MasterScreen Pneumo(德国耶格尔)、Oxycon Pro运动心肺功能测试系统(德国耶格尔)及间接测热系统,按照国际标准评估外呼吸功能。外呼吸指标校正至BTPS条件(体温37°C、环境压力及水蒸气饱和气体),气体交换校正至STPD条件(标准温度0°C或273 K、压力760 mm Hg、无水蒸气)。负荷试验方案根据患者年龄、性别及人体测量数据对应的预计值个体化选择。检查持续至个体最大负荷,随后进入恢复期。无氧阈采用V-slope法测定。达到峰值负荷后逐渐降低负荷。观察持续至血流动力学参数、气体交换完全恢复,如出现不良

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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