TACE使用伊达比星对比多柔比星化疗乳剂治疗肝细胞癌患者

患者被随机分配至IDA-cTACE组或DOX-cTACE组,随机化可按Child-Pugh分级分层。治疗采用微导管和化疗乳剂进行常规化疗栓塞,乳剂由伊达比星或多柔比星粉末与碘化对比剂溶解后混合碘化罂粟籽油(Lipiodol)制备,给药量由操作者根据肿瘤大小、血管丰富程度等决定,随后使用校准明胶海绵颗

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clinicaltrials
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其他Hepatocellular CarcinomaLiver Cancer
TACE Using Idarubicin Versus Doxorubicin Chemoemulsion in Patients With Hepatocellular Carcinoma

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

TACE使用伊达比星对比多柔比星化疗乳剂治疗肝细胞癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma)与肝癌(Liver Cancer)患者接受经导管动脉化疗栓塞(TACE)治疗的相关信息。患者被随机分配至IDA-cTACE组或DOX-cTACE组,随机化可按Child-Pugh分级分层。治疗采用微导管和化疗乳剂进行常规化疗栓塞,乳剂由伊达比星或多柔比星粉末与碘化对比剂溶解后混合碘化罂粟籽油(Lipiodol)制备,给药量由操作者根据肿瘤大小、血管丰富程度等决定,随后使用校准明胶海绵颗粒(通常100-350 µm)追加栓塞至动脉血流几乎停止。数据可用于比较两种化疗乳剂在肝癌TACE治疗中的效果与安全性研究(来源 clin。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝细胞癌、肝癌。符合条件的患者将被随机分配至IDA-cTACE组或DOX-cTACE组,随机化可按Child-Pugh分级进行分层。每位患者将使用微导管和化疗乳剂接受常规化疗栓塞治疗。化疗乳剂的制备方法为:将10 mg伊达比星粉末(IDA-cTACE)或50 mg多柔比星粉末(DOX-cTACE)用2.5 mL碘化对比剂溶解,然后与10 mL碘化罂粟籽油(Lipiodol;Lipiodol Ultrafluid,Guerbet,法国)混合。给予每位患者的化疗乳剂量将由操作者根据肿瘤大小、血管丰富程度等决定。随后将使用校准明胶海绵颗粒(通常100-350 µm)进行追加栓塞,直至动脉血流几乎停止。之后,患者将被评估

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06114082

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

适应症:肝细胞癌、肝癌。符合条件的患者将被随机分配至IDA-cTACE组或DOX-cTACE组,随机化可按Child-Pugh分级进行分层。每位患者将接受使用微导管和化疗乳剂的常规化疗栓塞治疗。化疗乳剂的制备方法为:将10 mg伊达比星粉末(IDA-cTACE)或50 mg多柔比星粉末(DOX-cTACE)溶于2.5 mL碘化造影剂中,然后与10 mL碘化罂粟籽油(Lipiodol;Lipiodol Ultrafluid,Guerbet,法国)混合。每位患者接受的化疗乳剂用量将由操作者根据肿瘤大小、血供等情况决定。随后使用通常为100-350 µm的校准明胶海绵颗粒进行追加栓塞,直至动脉血流几乎停止。之后,患者将在初次治疗后1、3和6个月接受评估,但随访可由对治疗分配不知情的肝病科医师或肝脏外科医师酌情个体化安排。

对于残留或复发的肿瘤病例,额外的治疗方案将由盲态肝病专家或肝脏外科医生决定。一旦残留或复发肿瘤的患者接受重复TACE治疗,再次治疗时将使用与初次TACE相同的药物(伊达比星或多柔比星)。

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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