抗HCMV治疗乳腺癌进展性颅内转移伴CMV感染试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为抗HCMV治疗在伴有进展性颅内转移和CMV感染的乳腺癌患者中的II期试验

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clinicaltrials
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医学影像预测Brain Cancer MetastaticCMV Viremia
Trial to Study Anti- HCMV Therapy in Breast Cancer Patients With Progressive Intracranial Metastases and CMV Infection

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

抗HCMV治疗乳腺癌进展性颅内转移伴CMV感染试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌分类,主题为抗HCMV治疗在伴有进展性颅内转移和CMV感染的乳腺癌患者中的II期试验。源站描述显示,该试验包含初始安全性导入期,评估抗巨细胞病毒(CMV)治疗联合标准治疗(SOC)在抗人巨细胞病毒(HCMV)再激活脑转移患者中的疗效、安全性、神经认知和生活质量结局。入组对象为年龄≥18岁、转移性乳腺癌伴进展性脑转移且CMV病毒血症(>250拷贝/ml)或CMV IgG/IgM阳性的男女患者。数据可用于了解该临床试验的设计与入组标准(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Brain Cancer Metastatic, CMV Viremia. 这是一项II期试验,包含初始安全性导入期,评估抗巨细胞病毒(CMV)治疗和标准治疗(SOC)在抗人巨细胞病毒(HCMV)再激活脑转移患者中的疗效、安全性、神经认知和生活质量结局。年龄≥18岁、患有转移性乳腺癌伴进展性脑转移且CMV病毒血症(> 250拷贝/ml)或CMV IgG或IgM阳性的男性和女性患者将有资格参加该试验。只要根据治疗神经外科医生/放射肿瘤学家的判断,脑内非关键区域至少有1个病灶(≤2 cm)被保留,患者即可进行SRS。需要与神经外科和放射肿瘤学进行多学科讨论,以确定哪些患者可以安全入组该试验。至少

【主题与分类】

主题标签:Brain Cancer Metastatic、CMV Viremia。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07383649

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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:转移性脑癌,巨细胞病毒血症。这是一项II期试验,包含初始安全性导入期,旨在评估抗巨细胞病毒(CMV)治疗联合标准治疗(SOC)在抗人巨细胞病毒(HCMV)再激活脑转移患者中的疗效、安全性、神经认知及生活质量结局。年龄≥18岁的男性和女性患者,患有转移性乳腺癌伴进展性脑转移,且CMV病毒血症(>250拷贝/ml)或CMV IgG或IgM阳性,将有资格参加该试验。只要根据治疗神经外科医生/放射肿瘤科医生的判断,脑内非关键区域至少有1个≤2 cm的病灶被保留,患者即可进行立体定向放射外科(SRS)治疗。需要与神经外科和放射肿瘤科进行多学科讨论,以确定哪些患者可安全入组该试验。初始安全性导入期将入组至少10例患者,随后进行II期试验,将纳入18例患者。主要终点是确定治疗开始(抗HCMV治疗和SOC)后的客观缓解率。

抗HCMV治疗方面,将给予患者口服缬更昔洛韦900 mg,每日两次,持续2周。患者将每周接受实验室检查,以监测病毒清除情况、血液学毒性及电解质紊乱。在第2周末将检查CMV PCR、IgG和IgM,以监测病毒清除情况。诱导期结束后,维持治疗将继续使用缬更昔洛韦450 mg,每日两次,持续4周(28天)。患者将每2周接受实验室检查,以监测血液学毒性和电解质紊乱。在这4周结束时将检查CMV PCR、IgG和IgM。每次随访时将进行药片计数,以确保患者对口服缬更昔洛韦的依从性。患者将按标准治疗要求接受体格检查和实验室参数评估随访。生活质量、神经认知问卷及MR

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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