HepQuant:评估血液生物标志物与定量MR成像在肝癌放疗患者中作用的研究

HepQuant 是一项来自 clinicaltrials.gov 的研究数据集,聚焦肝癌、肝细胞癌、胆管癌及肝转移患者接受放射治疗的情形

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医学影像预测Liver CancerHepatocellular CarcinomaHepatocellular CancerCholangiocarcinomaLiver Metastases
HepQuant: Study to Assess the Role of Blood-based Biomarkers and Quantitative MR Imaging for Patients Receiving Radiation Therapy for Liver Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

HepQuant:评估血液生物标志物与定量MR成像在肝癌放疗患者中作用的研究

HepQuant 是一项来自 clinicaltrials.gov 的研究数据集,聚焦肝癌、肝细胞癌、胆管癌及肝转移患者接受放射治疗的情形。源站描述指出,分次肝脏放疗因可能引发放射性肝病(RILD)而受限,尤其在肝硬化导致肝功能不佳的患者中;SBRT 与质子治疗等技术进步使不可切除肝癌的安全剂量递增成为可能。该数据集可用于探索血液生物标志物与定量 MR 成像在放疗患者中的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝癌、肝细胞癌、肝细胞癌、胆管癌、肝转移。历史上,分次肝脏放射治疗(RT)的作用一直受限,因为可能发生致命的放射性肝病(RILD),尤其是在已因肝硬化而肝功能不佳的患者中。经典 RILD 通常在肝脏放疗后 4 个月内发生,包括疲劳、右上腹疼痛、腹水、无黄疸性肝肿大以及肝酶升高(尤其是碱性磷酸酶)等症状。RT 实施的技术进步,特别是使用立体定向体部放疗(SBRT)和质子治疗并结合呼吸门控与图像引导,促进了不可切除肝癌中安全使用放射剂量递增。SBRT 是一种有前景且有吸引力的

【主题与分类】

主题标签:Liver Cancer、Hepatocellular Carcinoma、Hepatocellular Cancer、Cholangiocarcinoma、Liver Metastases。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06899152

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数据说明

疾病:肝癌、肝细胞癌、肝细胞癌、胆管癌、肝转移瘤。历史上,由于可能发生致命的放射性肝病(RILD),尤其是在因肝硬化而肝功能已较差的患者中,分次肝脏放射治疗(RT)的作用一直受限。典型的RILD通常发生在肝脏放疗后4个月内,包括疲劳、右上腹疼痛、腹水、无黄疸性肝肿大以及肝酶升高(尤其是碱性磷酸酶)等症状。放疗实施技术的进步,特别是采用立体定向体部放疗(SBRT)以及配备呼吸门控和图像引导的质子治疗,促进了在不可切除肝癌中安全使用放射剂量递增。对于伴有肝硬化的HCC患者,SBRT是一种有前景且具吸引力的选择。既往报道的经验主要局限于肝脏储备功能良好的Child-Pugh(CP)A级患者。对于CP A级早期肿瘤患者,1至2年局部控制率通常报道约为80-90%。

在SBRT后3个月,毒性反应率亦可接受,未见典型的RILD或4级、5级治疗相关毒性。这一令人印象深刻的毒性结果很可能归因于对正常肝组织严格遵循剂量学限制。文献报道的剂量学参数表明,平均肝脏剂量(MLD)和V20是原发性HCC的CP A患者发生RILD和肝酶升高的显著预测因子。尽管原发性肝癌的CP A患者未见明显的肝脏毒性,但根据参考文献,即使无疾病进展,10%至30%的患者在SBRT后3个月会出现肝功能下降。与CP A5相比,治疗前CP A6肝功能下降的风险增加。此外,肿瘤体积也是SBRT后肝功能下降的显著预测因子。CP B或C级且患有原发性HCC的患者更可能

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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