较大脑转移瘤大分割放疗方案试验 (BIGSHOT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦较大体积脑转移瘤的大分割放疗方案(BIGSHOT)。覆盖脑转移瘤及伴中枢神经系统受累的癌症患者,涉及肺癌、黑色素瘤、乳腺癌和肾细胞癌等常见原发肿瘤

Medical University of South CarolinaMedical University of South Carolina
clinicaltrials
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医学影像预测Brain MetastasesCancer (With CNS Involvement)
Brain Metastases in Greater Size - Hypofractionated Options Trial (BIGSHOT)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

较大脑转移瘤大分割放疗方案试验 (BIGSHOT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦较大体积脑转移瘤的大分割放疗方案(BIGSHOT)。覆盖脑转移瘤及伴中枢神经系统受累的癌症患者,涉及肺癌、黑色素瘤、乳腺癌和肾细胞癌等常见原发肿瘤。数据可用于比较立体定向放射外科(SRS)与全脑放疗(WBRT)在神经认知毒性及疗效方面的差异,支持脑转移治疗决策与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑转移瘤、癌症(伴中枢神经系统受累)。随着全身治疗的进步使癌症患者生存期延长,脑转移瘤的诊断日益常见。高达26%的转移性癌症患者会发生脑转移(Nayak 2012),最常见于肺癌,也见于黑色素瘤、乳腺癌和肾细胞癌(Singh 2020)。历史上,脑转移瘤采用全脑放疗(WBRT)治疗。然而,过去10-15年间不断增加的证据以及技术进步,使治疗转向立体定向放射外科(SRS),这是一种仅针对可见肿瘤的聚焦治疗。SRS相较WBRT具有多重优势。最重要的是,与WBRT相比,SRS聚焦治疗可显著降低神经认知毒性风险,且在总生存方面无差异。

【主题与分类】

主题标签:Brain Metastases、Cancer (With CNS Involvement)。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07227610

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数据说明

疾病:脑转移瘤、癌症(伴中枢神经系统受累)。脑转移瘤的诊断日益常见,因为随着全身治疗的进步,癌症患者的生存期不断延长。高达26%的转移性癌症患者会发生脑转移(Nayak 2012),最常见于肺癌,也见于黑色素瘤、乳腺癌和肾细胞癌(Singh 2020)。历史上,脑转移瘤采用全脑放射治疗(WBRT)。然而,过去10-15年间不断增加的证据以及技术的进步,使治疗方向转向立体定向放射外科(SRS),这是一种仅针对可见肿瘤的聚焦治疗。SRS相较于WBRT具有多项优势。最重要的是,与WBRT相比,SRS聚焦治疗可显著降低神经认知毒性的风险,而总生存期无差异(Chang 2009, Brown 2016, Aoyama 2006)。SRS也更方便,仅需1至3次治疗,而WBRT则需要2周的治疗。

因此,对于脑转移瘤数量有限的患者,SRS 现已成为首选方案,这一点在 NCCN 指南和 ASTRO 指南中均得到认可(Gondi 2022)。对于小于 2 cm 的未处理转移瘤,单纯 SRS 的局部控制效果极佳(Redmond 2021)。然而,对于较大的肿瘤,通过放疗实现长期局部控制更为困难。肿瘤剂量取决于毒性风险(特别是放射性坏死),因此对于较大的肿瘤,剂量会降低(RTOG 90-05,Johannwerner 2023)。这导致对大于 2 cm 的肿瘤控制效果欠佳。对于单次 SRS,局部控制率估计约为 70%,而对于分次 SRS(3-5 次),约为 80%(Redmond 2021)。对于仅采用放射外科治疗大型未处理脑转移瘤,有两种常见方法。分次 SRS 涉及在 3-5 次独立的每日治疗中处理肿瘤。这允许正常组织在间隔期间恢复,因此可能降低毒性风险(Minitti 20

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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