PET-CT 用于确定肝转移、原发性肝癌或胆道癌患者的放射栓塞剂量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/肝癌方向,涉及成人原发性肝细胞癌、晚期成人原发性肝癌、转移性肝外胆管癌、复发性成人原发性肝癌、复发性肝外胆管癌、BCLC D 期成人原发性肝癌及未指明成人实体瘤等条件

基本信息
资源简介
PET-CT 用于确定肝转移、原发性肝癌或胆道癌患者的放射栓塞剂量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤/肝癌方向,涉及成人原发性肝细胞癌、晚期成人原发性肝癌、转移性肝外胆管癌、复发性成人原发性肝癌、复发性肝外胆管癌、BCLC D 期成人原发性肝癌及未指明成人实体瘤等条件。主要目标为确定治疗后 PET-CT 测得的 70% 肿瘤体积所受辐射剂量与 6 个月局部控制之间的关系;次要目标包括评估 PET-CT 可重复测定肿瘤、正常肝脏及周围器官剂量的能力,通过第 0 天与第 1 天 PET-CT 扫描变化判断微球位置稳定性,以及确定锝预测剂量与相关指标的关系。可用于放射栓塞剂量与疗效关联的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人原发性肝细胞癌、晚期成人原发性肝癌、转移性肝外胆管癌、复发性成人原发性肝癌、复发性肝外胆管癌、BCLC D 期成人原发性肝癌、未指明成人实体瘤、方案特定。主要目标:I. 确定治疗后正电子发射断层扫描(PET)-计算机断层扫描(CT)测得的 70% 肿瘤体积所受辐射剂量与 6 个月局部控制之间的关系。次要目标:I. 评估 PET-CT 可重复测定肿瘤、正常肝脏及其他周围器官剂量的能力。II. 通过检查第 0 天和第 1 天进行 PET-CT 扫描的部分患者剂量变化,确定微球位置的稳定性。III. 确定锝预测剂量与
【主题与分类】
主题标签:Adult Primary Hepatocellular Carcinoma、Advanced Adult Primary Liver Cancer、Metastatic Extrahepatic Bile Duct Cancer、Recurrent Adult Primary Liver Cancer、Recurrent Extrahepatic Bile Duct Cancer。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02088775
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02088775
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:成人原发性肝细胞癌、晚期成人原发性肝癌、转移性肝外胆管癌、复发性成人原发性肝癌、复发性肝外胆管癌、成人原发性肝癌D期(BCLC)、未明确的成人实体瘤、方案特定。
主要目标:I. 通过治疗后正电子发射断层扫描(PET)-计算机断层扫描(CT)确定肿瘤体积70%所受辐射剂量与6个月时局部控制之间的关系。
次要目标:I. 评估PET-CT可重复确定肿瘤、正常肝脏及其他周围器官剂量的能力。II. 通过检查第0天和第1天进行PET-CT扫描的部分患者剂量变化,确定微球位置的稳定性。III. 确定通过单光子发射计算机断层扫描(SPECT)成像的锝-99m(Tc-99m)标记的大颗粒聚集白蛋白(MAA)预测的剂量与治疗后剂量测定之间的关系。IV. 确定给予的剂量对局部控制和正常组织并发症的影响。V.
基于动脉期CT测量,评估肿瘤灌注与剂量沉积的相关性。概要:患者在标准放射性栓塞治疗当天(第0天)前后接受PET-CT扫描。一部分患者在第0天治疗后PET-CT扫描后24小时,即第1天接受PET-CT扫描。研究治疗完成后,患者在第1周、第1个月和第3个月进行随访,随后1年内每3个月随访一次,接下来1年内每6个月随访一次,之后3年内每年随访一次。尽管本研究使用了辐射发射成像设备(PET/CT和SPECT)以及标准治疗的Y-90放射性栓塞,但临床研究并未研究FDA监管设备产品的性能、效果、安全性、有效性、设计或预期用途。研究目标仅限于描述辐射剂量分布特征及剂量学与临床结果的相关性;因此,本研究不属于42 CFR Part 11所指的“研究美国FDA监管的设备产品”。
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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