MT2004-30:实体瘤的螺旋断层放疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为实体瘤的螺旋断层放疗,本站归类于肿瘤/肝癌。源站描述涉及脑与中枢神经系统肿瘤、肾癌、肝癌、视网膜母细胞瘤和肉瘤等条件,主要目标为确定高危或复发实体瘤患者在接受烷化剂强化预处理方案前给予断层全身骨髓照射的最大耐受剂量,次要目标包括评估移植后PE

基本信息
资源简介
MT2004-30:实体瘤的螺旋断层放疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为实体瘤的螺旋断层放疗,本站归类于肿瘤/肝癌。源站描述涉及脑与中枢神经系统肿瘤、肾癌、肝癌、视网膜母细胞瘤和肉瘤等条件,主要目标为确定高危或复发实体瘤患者在接受烷化剂强化预处理方案前给予断层全身骨髓照射的最大耐受剂量,次要目标包括评估移植后PET扫描及对PET阳性病灶进行点照射的可行性,以及测定骨密度与骨转换的变化。数据可用于放疗剂量与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、肾癌、肝癌、视网膜母细胞瘤、肉瘤。目标:主要 确定高危或复发实体瘤患者在接受烷化剂强化预处理方案前给予断层全身骨髓照射(TMI)的最大耐受剂量。次要 确定移植后执行正电子发射断层扫描(PET)以及对PET阳性病灶进行点照射的可行性。 确定接受烷化剂强化预处理方案和TMI治疗的患者骨密度和骨转换的变化。大纲: 动员化疗和外周血祖细胞(PBPC)采集:患者在第-100天至第-30天接受异环磷酰胺静脉注射(IV)和依托泊苷IV。化疗完成后24小时开始,患者接受非格司亭(
【主题与分类】
主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Kidney Cancer、Liver Cancer、Retinoblastoma、Sarcoma。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00623077
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00623077
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、肾癌、肝癌、视网膜母细胞瘤、肉瘤。目的:主要 * 确定在高风险或复发性实体瘤患者中,于烷化剂强化预处理方案前给予断层全身骨髓照射(TMI)的最大耐受剂量。次要 * 确定移植后进行正电子发射断层扫描(PET)及对PET阳性病灶进行点照射的可行性。 * 确定接受烷化剂强化预处理方案和TMI治疗的患者骨密度及骨转换的变化。方案概要: * 动员化疗和外周血祖细胞(PBPC)采集:患者在第-100天至第-30天接受异环磷酰胺静脉注射(IV)和依托泊苷IV。化疗完成后24小时开始,患者接受非格司亭(G-CSF)皮下注射(SC)或IV,直至血细胞计数恢复。随后患者接受增加剂量的G-CSF SC或IV,每日一次,连续3天。从第-97天开始,患者进行最多4次PBPC采集。
未获得足够数量细胞的患者将接受骨髓采集。* 骨髓采集:患者在最后一剂G-CSF后2周接受骨髓穿刺和活检。如果穿刺或活检在形态学上无肿瘤细胞且显示细胞面积>20%,则患者每日接受沙格司亭(GM-CSF)治疗5天,随后进行骨髓采集。* 螺旋断层放疗下的全骨髓照射(TMI):患者在第-11至-9天接受对所有骨骼部位的递增剂量TMI*,采用螺旋断层放疗图像引导调强放疗。注:原发性中枢神经系统肿瘤患者不接受TMI,但有资格按照方案接受化疗和造血祖细胞救援。 预处理方案:患者在第-8至-6天接受白消安静脉注射,每次2小时,每日四次;在第-5至-4天接受大剂量美法仑静脉注射,每次30分钟;在第-3至-2天接受塞替派静脉注射,每次2小时。* 自体CD
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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