LED疗法预防儿童化疗伴或不伴放疗后骨髓移植前口腔黏膜炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于儿童在接受骨髓移植前清髓性预处理(化疗伴或不伴放疗)期间,使用NASA研发的发光二极管(LED)疗法预防口腔黏膜炎的研究

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clinicaltrials
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图像预测Chronic Myeloproliferative DisordersKidney CancerLeukemiaLymphomaMyelodysplastic SyndromesNeuroblastomaOral ComplicationsOvarian CancerPainSarcoma
Light-Emitting Diode Therapy in Preventing Mucositis in Children Receiving Chemotherapy With or Without Radiation Therapy Before Bone Marrow Transplantation

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

LED疗法预防儿童化疗伴或不伴放疗后骨髓移植前口腔黏膜炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于儿童在接受骨髓移植前清髓性预处理(化疗伴或不伴放疗)期间,使用NASA研发的发光二极管(LED)疗法预防口腔黏膜炎的研究。覆盖慢性骨髓增殖性疾病、肾癌、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤、骨髓增生异常综合征、神经母细胞瘤等病种。研究为随机双盲多中心设计,比较预处理期至移植后持续LED治疗与仅移植后LED治疗对口腔黏膜炎发生率和严重程度的影响,可用于口腔黏膜炎预防策略的疗效预测与相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性骨髓增殖性疾病、肾癌、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤和浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤、神经母细胞瘤。目的:比较在移植前清髓性预处理方案(化疗伴或不伴放疗)期间开始并持续至骨髓移植(BMT)后阶段接受NASA研发的发光二极管(LED)治疗的儿童,与仅在BMT后阶段接受LED治疗的儿童,口腔黏膜炎的发生率和严重程度。方案:这是一项随机、双盲、多中心研究。患者按参与中心和治疗侧颊(右 vs 左)分层。患者随机接受1种LED治疗方案。* 第I组:患者接受LED治疗71秒,每日一次,开始于

【主题与分类】

主题标签:Chronic Myeloproliferative Disorders、Kidney Cancer、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes、Neuroblastoma、Oral Complications、Ovarian Cancer、Pain、Sarcoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00036712

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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:慢性骨髓增殖性疾病、肾癌、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤、神经母细胞瘤。目的:* 比较在接受移植前清髓性预处理方案(化疗联合或不联合放疗)期间开始并持续至骨髓移植(BMT)后阶段接受NASA研发的发光二极管(LED)治疗的儿童,与仅在BMT后阶段接受LED治疗的儿童,在口腔黏膜炎的发生率和严重程度上的差异。方案概述:这是一项随机、双盲、多中心研究。患者按参与中心和接受治疗的颊部(右侧 vs 左侧)进行分层。患者随机接受1种或2种发光二极管(LED)治疗方案。* 第I组:患者从清髓性预处理方案(包括化疗联合或不联合放疗)第1天开始,每日接受一次为期71秒的LED治疗,并持续至骨髓移植(BMT)后14天。

  • 第二组:患者从BMT当天(第0天)开始接受与第一组相同的LED治疗,并持续至BMT后14天。在基线和LED治疗第1天起每3天拍摄左右颊黏膜照片。使用Wong-Baker“笑脸”疼痛量表在基线和BMT后14天内定期评估疼痛和口干症。患者每月随访一次,持续2年。预计入组:本研究将在2年内共入组80名患者(每组40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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