EF5与Motexafin Lutetium检测腹部或非小细胞肺癌患者肿瘤细胞
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹部恶性肿瘤或非小细胞肺癌患者。研究旨在评估motexafin lutetium在肿瘤与正常组织中的摄取情况,计算肿瘤与正常组织的摄取比值,并检测EF5结合作为缺氧替代标志物的模式、存在与水平,同时探索通过非侵入方式测量光学特性、组织氧合、mot

基本信息
资源简介
EF5与Motexafin Lutetium检测腹部或非小细胞肺癌患者肿瘤细胞
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦腹部恶性肿瘤或非小细胞肺癌患者。研究旨在评估motexafin lutetium在肿瘤与正常组织中的摄取情况,计算肿瘤与正常组织的摄取比值,并检测EF5结合作为缺氧替代标志物的模式、存在与水平,同时探索通过非侵入方式测量光学特性、组织氧合、motexafin lutetium浓度、荧光及血流的可行性。数据可用于肿瘤缺氧与药物分布相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、输卵管癌、胃肠道间质瘤、局限性肝外胆管癌、局限性胆囊癌、局限性胃肠道类癌、局限性可切除成人原发性肝癌。目的:I. 确定motexafin lutetium在腹腔内恶性肿瘤或非小细胞肺癌患者肿瘤和正常组织中的摄取。II. 通过测量从这些患者切除的肿瘤和正常组织中motexafin lutetium的摄取水平,确定肿瘤与正常组织的比值。III. 确定这些患者肿瘤中EF5结合(作为缺氧的替代标志物)的模式、存在和水平。IV. 确定通过非侵入性方式测量光学特性、组织氧合、motexafin lutetium浓度、荧光和血流的可行性。
【主题与分类】
主题标签:Advanced Adult Primary Liver Cancer、Carcinoma of the Appendix、Fallopian Tube Cancer、Gastrointestinal Stromal Tumor、Localized Extrahepatic Bile Duct Cancer、Localized Gallbladder Cancer、Ovarian Sarcoma、Ovarian Stromal Cancer、Primary Peritoneal Cavity Cancer、Recurrent Adult Primary Liver Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00087191
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00087191
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- OpenDataLab:
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
条件:晚期成人原发性肝癌、阑尾癌、输卵管癌、胃肠道间质瘤、局限性肝外胆管癌、局限性胆囊癌、局限性胃肠道类癌、局限性可切除成人原发性肝癌。目的:I. 确定莫特沙芬镥在腹腔内恶性肿瘤或非小细胞肺癌患者肿瘤及正常组织中的摄取情况。II. 通过测量这些患者切除的肿瘤和正常组织中莫特沙芬镥的摄取水平,确定肿瘤与正常组织的比率。III. 确定这些患者肿瘤中EF5结合的模式、存在情况及水平(作为缺氧的替代标志物)。IV. 确定通过非侵入性手段测量这些患者的光学特性、组织氧合、莫特沙芬镥浓度、荧光和血流的可行性。概述:这是一项多中心诊断性研究。患者根据诊断进行分层(腹腔内恶性肿瘤 vs 非小细胞肺癌)。患者在第1天接受EF5静脉注射,持续1-2.5小时,第2天接受莫特沙芬镥静脉注射,持续10-15分钟。
患者在给予motexafin lutetium约3小时后接受根治性手术切除。评估切除肿瘤中的缺氧状况和motexafin lutetium水平,并测定肿瘤与正常组织的比率。完成研究治疗后,对患者进行约1至8周的随访。预计入组人数:本研究将在10至15个月内共入组30名患者(20名腹腔内恶性肿瘤患者和10名非小细胞肺癌患者)。
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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