一种用于确定接受帕博利珠单抗治疗的IV期非小细胞肺癌患者治疗反应的PET显像剂(64Cu-DOTA-帕博利珠单抗)
覆盖条件包括转移性非小细胞肺癌、脑转移性恶性肿瘤、寡进展性肺癌及IV期肺癌AJCC v8。主要目标为描述该显像剂在同步SBRT治疗患者中的安全性,并比较基线时寡进展病灶与未进展病灶的SUVmax;次要目标包括评估低剂量放疗后非进展病灶及SBRT治疗后寡进展病灶的SUVmax变化

基本信息
资源简介
一种用于确定接受帕博利珠单抗治疗的IV期非小细胞肺癌患者治疗反应的PET显像剂(64Cu-DOTA-帕博利珠单抗)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于一种PET显像剂64Cu-DOTA-Pembrolizumab,用于评估接受Pembrolizumab治疗的IV期非小细胞肺癌患者的治疗反应。覆盖条件包括转移性非小细胞肺癌、脑转移性恶性肿瘤、寡进展性肺癌及IV期肺癌AJCC v8。主要目标为描述该显像剂在同步SBRT治疗患者中的安全性,并比较基线时寡进展病灶与未进展病灶的SUVmax;次要目标包括评估低剂量放疗后非进展病灶及SBRT治疗后寡进展病灶的SUVmax变化。可用于影像标志物与治疗反应预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性肺非小细胞癌、脑转移性恶性肿瘤、寡进展性肺非小细胞癌、IV期肺癌AJCC v8。主要目标:I. 描述在接受Pembrolizumab治疗期间接受SBRT的NSCLC患者中,施用铜Cu 64-DOTA-pembrolizumab(64Cu-DOTA-pembrolizumab)进行PET显像的安全性。II. 评估基线时64Cu-DOTA-pembrolizumab在寡进展病灶与未在Pembrolizumab治疗中进展的病灶之间的最大标准摄取值(SUVmax)。次要目标:I. 评估接受低剂量放射治疗(LDRT)的非进展病灶中SUVmax的变化。II. 评估接受SBRT治疗的寡进展病灶中SUVmax的变化。III. 比较64Cu-DOTA-pembrolizumab(64CDP)在非进展病灶中从基线到随访扫描的SUV-max变化,这些病灶未
【主题与分类】
主题标签:Metastatic Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage IV Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07619599
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07619599
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:转移性肺非小细胞癌、脑转移性恶性肿瘤、寡进展性肺非小细胞癌、AJCC第8版IV期肺癌。主要目标:I. 描述在接受帕博利珠单抗治疗期间接受SBRT的非小细胞肺癌患者中,使用铜Cu 64-DOTA-帕博利珠单抗(64Cu-DOTA-帕博利珠单抗)进行PET成像的安全性。II. 评估基线时64Cu-DOTA-帕博利珠单抗在寡进展病灶与帕博利珠单抗治疗中未进展病灶的最大标准摄取值(SUVmax)。次要目标:I. 评估接受低剂量放射治疗(LDRT)的非进展病灶中SUVmax的变化。II. 评估接受SBRT治疗的寡进展病灶中SUVmax的变化。III. 比较未接受LDRT或SBRT的非进展病灶中,64Cu-DOTA-帕博利珠单抗(64CDP)从基线到随访扫描的SUVmax变化。IV. 评估不同PET摄取值定量指标(如SUVpeak、SUVmean、瘦体重校正值、相对于肝脏平均摄取值)的影响。探索性目标:I.
总结基于肿瘤位置和临床病程的SBRT前后SUVmax差异,以进一步生成假设。大纲:患者在第0天接受标准治疗(SOC)帕博利珠单抗静脉注射(IV),随后在第1天接受64Cu-DOTA-帕博利珠单抗IV输注,输注时间超过5分钟,并在第2天进行PET扫描。随后患者在10-12天期间(大约第8-18天)接受SOC SBRT,分3-5次治疗。根据首次64CDP PET扫描结果,患者也可能在此期间接受低剂量放射治疗(LDRT),分3-5次治疗。随后患者在第21天和第42天接受SOC帕博利珠单抗IV,之后在第43天接受64Cu-DOTA-帕博利珠单抗IV输注,输注时间超过5分钟,并在第44天进行PET扫描。患者还在研究期间接受计算机断层扫描(CT)。研究治疗完成后,对患者进行为期1年的随访。
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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