多柔比星动脉内栓塞治疗侵袭性硬纤维瘤
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为多柔比星动脉内栓塞治疗侵袭性硬纤维瘤(Desmoid Fibromatosis)

基本信息
资源简介
多柔比星动脉内栓塞治疗侵袭性硬纤维瘤
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为多柔比星动脉内栓塞治疗侵袭性硬纤维瘤(Desmoid Fibromatosis)。硬纤维瘤为局部侵袭性病变,可侵犯邻近神经血管结构与重要器官,导致显著并发症甚至死亡,但无转移潜能;组织学上以成熟成纤维细胞及丰富纤维性间质为特征,5-15% 病例见于家族性腺瘤性息肉病(FAP)综合征患者,绝大多数为散发。该数据可用于了解该病的临床特征、治疗方式及研究设计,支持相关肿瘤治疗与预后研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Desmoid, Desmoid Fibromatosis of Skin, Desmoid Neoplasm of Chest Wall, Desmoid Tumor Caused by Somatic Mutation, Aggressive Fibromatoses, Fibromatosis Desmoid, Desmoid Fibromatosis。硬纤维瘤(Desmoid Fibromatoses,DF)是局部侵袭性病变,由于侵犯邻近神经血管结构和重要器官,可导致显著并发症甚至死亡。它们没有转移潜能。组织学上,其特征为成熟成纤维细胞位于丰富的纤维性间质基质中。虽然 5-15% 的病例见于家族性腺瘤性息肉病(Familial Adenomatous Polyposis,FAP)综合征患者,但绝大多数为散发。硬纤维瘤的病因仍知之甚少,其治疗方式仍非常多样。对于可切除病变,推荐手术,但报告的治愈率范围很广,为 12-80%。全身治疗
【主题与分类】
主题标签:Desmoid、Desmoid Fibromatosis of Skin、Desmoid Neoplasm of Chest Wall、Desmoid Tumor Caused by Somatic Mutation、Aggressive Fibromatoses、Fibromatosis Desmoid、Desmoid Fibromatosis。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03966742
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03966742
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:硬纤维瘤、皮肤硬纤维瘤病、胸壁硬纤维瘤、体细胞突变引起的硬纤维瘤、侵袭性纤维瘤病、硬纤维瘤病、硬纤维瘤病。硬纤维瘤病(DF)是局部侵袭性病变,因侵犯邻近神经血管结构和重要器官,具有显著发病率及潜在死亡率。它们没有转移潜能。组织学上,其特征为成熟成纤维细胞位于丰富的纤维性基质中。虽然5-15%的病例见于家族性腺瘤性息肉病(FAP)综合征患者,但绝大多数为散发性。硬纤维瘤的病因仍知之甚少,其治疗管理方法仍非常多样。对于可切除的病变,推荐手术,但报告的治愈率范围广泛,从12%到80%不等。全身治疗范围从非甾体抗炎药和抗雌激素治疗到靶向酪氨酸激酶抑制剂和细胞毒性化疗,最常见的是甲氨蝶呤、长春碱和多柔比星。
多柔比星是一种蒽环类药物,已证实以50-75mg/m²的全身静脉剂量、每3-4周为一周期治疗硬纤维瘤有效。其长期使用受限于剂量依赖性心脏毒性,在接受超过550mg/m²剂量的患者中,心脏毒性的发生率可高达36%。延迟性心脏毒性尤为常见,且在儿童癌症幸存者中较难预测。选择性经动脉化疗栓塞术(TACE)是一种能够实现高组织药物浓度且全身毒性最小的方法。历史上,该方法通过将多柔比星与栓塞剂(如碘油或明胶海绵)混合用于肝细胞癌(HCC)的治疗。与碘油TACE相比,以离子方式载有多柔比星的药物洗脱微珠(DEB)在TACE靶组织中显示出持续释放,且血清药物浓度显著更低。本研究利用载有多柔比星的DEB,通过血管造影技术经选择性动脉栓塞将其递送至靶向DF组织。本研究是在一项成功的可行性研究之后进行的。
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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