S9630,甲羟孕酮治疗乳腺癌女性患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 S9630 研究,涉及乳腺癌与子宫内膜癌。研究对象为接受他莫昔芬辅助治疗的绝经后乳腺癌患者,随机分配至甲羟孕酮醋酸酯(MA)组或观察组

SWOG Cancer Research NetworkSWOG Cancer Research Network
clinicaltrials
浏览 2
医学影像分类Breast CancerEndometrial Cancer
S9630, Medroxyprogesterone in Treating Women With Breast Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

S9630,甲羟孕酮治疗乳腺癌女性患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 S9630 研究,涉及乳腺癌与子宫内膜癌。研究对象为接受他莫昔芬辅助治疗的绝经后乳腺癌患者,随机分配至甲羟孕酮醋酸酯(MA)组或观察组。数据覆盖子宫内膜病理诊断比较、因病理结果导致他莫昔芬停药及间歇性出血、单纯性或囊性增生的自发消退与进展,以及不同子宫内膜厚度截断值下的活检结果。可用于乳腺癌辅助治疗中子宫内膜安全性评估与病理分类研究(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、子宫内膜癌。目的: 比较接受他莫昔芬辅助治疗的绝经后乳腺癌女性中,随机分配至甲羟孕酮醋酸酯(MA)组与观察组的子宫内膜病理诊断(增生性改变、单纯性或囊性增生、复杂性腺瘤性增生、伴非典型增生及癌)。 比较这些方案治疗患者中导致他莫昔芬停药及间歇性出血的子宫内膜病理诊断(持续性子宫内膜增生、非典型增生或癌)。 描述这些患者中单纯性或囊性增生的自发消退和进展的发生率。 描述在经阴道超声显示子宫内膜厚度至少 5 mm 的病例中,使用不同子宫内膜厚度截断值时的子宫内膜活检结果。

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00002920

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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、子宫内膜癌。目的:* 比较接受他莫昔芬辅助治疗并随机分配至醋酸甲羟孕酮(MA)组与观察组的绝经后乳腺癌患者的子宫内膜病理诊断(增生性改变、单纯性或囊性增生、复杂性腺瘤样增生、伴非典型增生及癌)。* 比较接受这些方案治疗的患者中,导致停用他莫昔芬的子宫内膜病理诊断(持续性子宫内膜增生、非典型增生或癌)及间歇性出血情况。* 描述这些患者中单纯性或囊性增生自发消退和进展的发生率。* 对于接受他莫昔芬治疗且经阴道超声显示内膜厚度至少为5 mm的病例,使用不同的子宫内膜厚度临界值描述子宫内膜活检结果。* 比较接受他莫昔芬治疗、有或无既往化疗且随机分配至MA组与观察组患者的子宫内膜癌基因表达(如c-fos、c-jun、p53、IGF1)及受体状态随时间的变化。

  • 描述这些患者中基因表达变化、受体状态、子宫内膜异常、他莫昔芬暴露时长及既往化疗之间的关联。大纲:这是一项随机、多中心研究。患者按辅助化疗(是 vs 否)、阳性淋巴结数量(0-3 vs 至少4)、以及经阴道超声子宫内膜厚度(小于5毫米 vs 至少5毫米)进行分层。患者随机分配到2个组之一。所有患者每日接受口服他莫昔芬辅助治疗,持续五年。* 第一组:患者接受观察。* 第二组:患者在第1-14天口服醋酸甲羟孕酮。治疗每3个月重复一次,持续5年。患者前2年每6个月随访一次,之后每年随访一次。预计入组人数:本研究预计招募330名患者(每组165名)。

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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