利塞膦酸改善接受CRUK-IBIS-II-DCIS临床试验的绝经后导管原位癌女性骨密度与骨骼健康

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦绝经后导管原位癌女性在接受CRUK-IBIS-II-DCIS方案治疗时的骨骼健康问题

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医学影像预测Breast CancerOsteoporosis
Risedronate in Improving Bone Mineral Density and Bone Health in Postmenopausal Women With Ductal Carcinoma In Situ Enrolled in Clinical Trial CRUK-IBIS-II-DCIS

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

利塞膦酸改善接受CRUK-IBIS-II-DCIS临床试验的绝经后导管原位癌女性骨密度与骨骼健康

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦绝经后导管原位癌女性在接受CRUK-IBIS-II-DCIS方案治疗时的骨骼健康问题。数据涉及比较阿那曲唑与安慰剂对脊柱和股骨骨变化的影响,以及双膦酸盐对基线骨质疏松或中重度骨量减少患者的骨密度和骨代谢的作用,并分析骨代谢生化标志物与长期骨密度变化的相关性。研究为多中心、部分随机、双盲设计,按骨密度T值分层。可用于骨密度变化预测、骨代谢标志物关联分析及乳腺癌内分泌治疗中骨骼安全性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、骨质疏松。目的:主要 比较在CRUK-IBIS-II-DCIS方案中接受阿那曲唑与安慰剂治疗的绝经后导管原位癌女性脊柱和股骨骨变化。 确定双膦酸盐治疗对在CRUK-IBIS-II-DCIS方案中接受阿那曲唑且基线为骨质疏松或中度至重度骨量减少患者的骨密度和骨代谢的影响。次要 * 将骨代谢生化标志物水平的变化与通过双能X射线吸收法(DXA)测量的长期骨密度变化相关联。概述:这是一项多中心、部分随机、双盲研究。患者根据骨密度(T值)测量结果分层(≥ -1.5 vs -2.5至< -1.5 vs -4.0至< -2.5或≤2次低创伤性椎体骨折)。P

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Osteoporosis。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00324714

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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

疾病:乳腺癌、骨质疏松症。目的:主要目标 * 比较在CRUK-IBIS-II-DCIS方案中接受阿那曲唑与安慰剂治疗的绝经后导管原位癌女性脊柱和股骨骨骼变化。 * 确定在CRUK-IBIS-II-DCIS方案中接受阿那曲唑治疗且基线时患有骨质疏松症或中度至重度骨量减少的患者中,双膦酸盐治疗对骨密度和骨代谢的影响。次要目标 * 将通过双能X射线吸收测定法(DXA)测得的骨代谢生化标志物水平变化与长期骨密度变化相关联。概述:这是一项多中心、部分随机、双盲研究。患者根据骨密度(T值)测量结果进行分层(≥ -1.5 vs -2.5至< -1.5 vs -4.0至< -2.5或≤2次低创伤性椎体骨折)。第I层患者进一步根据钙和胆钙化醇(维生素D)补充(是vs否)以及本研究中利塞膦酸盐的使用(是vs否)进行分层。第II层患者进一步根据CRUK-IBIS-II-DCIS方案中的随机治疗(是vs否)进行分层。

  • 第一层(T值 ≥ -1.5):患者在基线时接受双能X线吸收法(DXA)扫描,随后在第1、3、5和7年进行扫描。发生骨质疏松(T值 < -2.5)的患者退出研究,并接受开放标签双膦酸盐治疗。* 第二层(T值 -2.5至 < -1.5 [中度至重度骨量减少]):患者按第一层方案接受DXA扫描。患者还被随机(双盲)分配至2个治疗组中的1组。* 第I组:患者每周口服一次利塞膦酸盐,持续5年。* 第II组:患者每周口服一次安慰剂,持续5年。任一组中发生骨质疏松且T值下降超过1个单位的患者退出研究,并接受开放标签双膦酸盐治疗。* 第三层(T值 -4.0至 < -2.5,或≤ 2次低创伤性椎体骨折 [骨质疏松]):患者接受

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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