肾细胞癌脑转移多模式治疗研究相关数据集

该数据集为一项多中心回顾性研究的原始数据,研究对象为在意大利三家中心接受治疗的肾细胞癌脑转移患者,共纳入120例患者、176个病灶

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Dataset related to article "Multimodal Treatments for Brain Metastases from Renal Cell Carcinoma: Results of a Multicentric Retrospective Study "

基本信息

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预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

肾细胞癌脑转移多模式治疗研究相关数据集

Dataset related to article "Multimodal Treatments for Brain Metastases from Renal Cell Carcinoma: Results of a Multicentric Retrospective Study "

该数据集为一项多中心回顾性研究的原始数据,研究对象为在意大利三家中心接受治疗的肾细胞癌脑转移患者,共纳入120例患者、176个病灶。患者接受手术联合术后HSRS、单次SRS或大分割SRS治疗,研究评估局部控制、脑远处失败、总生存、毒性及预后因素。数据可用于脑转移瘤多模式治疗的临床结局分析与预后因素探索(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《肾细胞癌脑转移的多模式治疗:一项多中心回顾性研究结果》相关的原始数据。摘要:本研究旨在评估在意大利三家中心接受治疗的大系列肾细胞癌脑转移(BMRCC)患者的临床结局。方法:共评估120例BMRCC患者、总计176个接受治疗的病灶。患者接受手术联合术后HSRS、单次SRS或大分割SRS(HSRS)治疗。评估局部控制(LC)、脑远处失败(BDF)、总生存(OS)、毒性及预后因素。结果:中位随访时间为77个月(范围16-235个月)。23例(19.2%)接受手术联合HSRS,82例(68.3%)接受SRS,15例(12.5%)接受HSRS。77例(64.2%)患者接受全身治疗。T

【主题与分类】

主题标签:brain metastases、hypofractionated radiosurgery、radiosurgery、renal cell carcinoma、surgery。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10040110

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数据说明

本记录包含与文章《肾细胞癌脑转移的多模式治疗:一项多中心回顾性研究结果》相关的原始数据。摘要 本研究旨在评估在意大利三个中心接受治疗的大系列脑转移性肾细胞癌(BMRCC)患者的临床结局。方法:共评估了120例BMRCC患者,共计176个接受治疗的病灶。患者接受了手术加术后HSRS、单次SRS或大分割SRS(HSRS)治疗。评估了局部控制(LC)、脑远处失败(BDF)、总生存期(OS)、毒性及预后因素。结果:中位随访时间为77个月(范围16-235个月)。23例(19.2%)接受了手术加HSRS,82例(68.3%)接受了SRS,15例(12.5%)接受了HSRS。77例(64.2%)患者接受了全身治疗。所采用的主要总剂量和分割方案为单次20-24 Gy或4-5次每日分割32-30 Gy。中位LC时间及6个月和1、2、3年LC率分别为nr、100%、95.7% ± 1.8%、93.4% ± 2.4%和93.4% ± 2.4%。

中位BDF时间及6个月、1年、2年和3年BDF率分别为未报告、11.9% ± 3.1%、25.1% ± 4.5%、38.7% ± 5.5%和44.4% ± 6.3%。中位OS时间及6个月、1年、2年和3年OS率分别为16个月(95% CI:12-22)、80% ± 3.6%、58.3% ± 4.5%、30.9% ± 4.3%和16.9% ± 3.6。未发生严重神经系统毒性。IMDC评分良好/中等、RCC-GPA评分较高、脑转移自原发诊断后早期出现、无颅外转移以及接受联合局部治疗(手术联合辅助HSRS)的患者预后更好。结论:SRS/HSRS被证明是BMRCC的有效局部治疗手段。仔细评估预后因素是为BMRCC患者制定最佳治疗策略的有效步骤。

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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