患者血清体外特性预测肝细胞癌高剂量率近距离放疗后的临床结局
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦肝细胞癌患者接受高剂量率近距离放疗后的血清体外特性与临床结局关系

基本信息
资源简介
患者血清体外特性预测肝细胞癌高剂量率近距离放疗后的临床结局
In vitro properties of patient serum predict clinical outcome after high dose rate brachytherapy of hepatocellular carcinoma
该数据集来自 search.dataone.org,聚焦肝细胞癌患者接受高剂量率近距离放疗后的血清体外特性与临床结局关系。研究纳入 23 例 BCLC A 或 B 期患者,按 6 个月内无进展且 2 年内无弥漫性系统进展分为应答者(n=12)与非应答者(n=11),采集基线及术后 48 小时血清,以 20% 血清孵育 HepG2、Huh7 细胞 72 小时并进行 BrdU 掺入检测。数据可用于探索血清诱导因素与肿瘤复发风险的关联,支持临床结局预测建模(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):局部肿瘤消融(包括高剂量率近距离放疗,HDR-BT)后的肿瘤复发是肝细胞癌(HCC)治疗中的重大挑战。本研究旨在探究 HDR-BT 后患者血清中出现的诱导因素是否在体外改变 HCC 生长,以及这是否与结局相关。共 23 例 HCC 患者[巴塞罗那临床肝癌(BCLC)A 或 B 期]接受 HDR-BT(1×15 Gy)治疗,若 6 个月内无进展且 2 年内无弥漫性系统进展则归类为应答者(n=12),若 6 个月内复发和/或 2 年内出现弥漫性系统肿瘤进展或肝外疾病则归类为非应答者(n=11)。在基线及术后 48 小时获取患者血清。两种肝癌细胞系(HepG2、Huh7)在 20% 血清存在下孵育 72 小时。BrdU 掺入
【主题与分类】
主题标签:Local tumor ablation、high dose rate brachytherapy、Hepatocellular carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9bbbac85445d913a9abed6ea28993348d0a2e1eef510614072346a8d73e35a0a
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- OpenDataLab:
数据说明
局部肿瘤消融(包括高剂量率近距离放疗,HDR-BT)后的肿瘤复发是肝细胞癌(HCC)治疗中的重大挑战。本研究旨在探讨HDR-BT后患者血清中出现的诱导因子是否会在体外改变HCC生长,以及这是否与结局相关。共23例HCC患者[巴塞罗那临床肝癌(BCLC)A期或B期]接受HDR-BT(1×15 Gy)治疗,并分类为应答者(6个月内无进展且2年内无弥漫性全身进展,n=12)或无应答者(6个月内复发和/或2年内弥漫性全身肿瘤进展或肝外疾病,n=11)。在基线和术后48小时获取患者血清。两种肝癌细胞系(HepG2、Huh7)在20%血清存在下孵育72小时。评估基线及HDR-BT后48小时血清孵育时的BrdU掺入。
HDR-BT后BrdU掺入比较…, , , # 数据来源:患者血清的体外特性可预测肝细胞癌高剂量率近距离放疗后的临床结局 https://doi.org/10.5061/dryad.9p8cz8wt0 ## 数据与文件结构说明 工作表1(“BrdU掺入HepG2、Huh7”):展示了所研究患者的基本特征,以及血清孵育实验中HepG2和Huh7的BrdU掺入情况。简言之,收集高剂量率近距离放疗(HDR-BT)应答者和无应答者的血清,分别在操作前(pre)和操作后48小时(post)。患者血清用于体外孵育HepG2和Huh7细胞72小时。孵育后,测定HepG2和Huh7细胞中BrdU(5-溴-2’-脱氧尿苷)的掺入。BrdU掺入以整个高倍视野中BrdU阳性面积相对于DAPI阳性面积的比例进行评估。对于每种细胞系,实验
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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