局部晚期非小细胞肺癌大分割放疗
II期临床试验探索大分割放疗序贯免疫检查点抑制剂治疗III期局部晚期非小细胞肺癌安全性及主要疗效。计划入组36例,18例接受60Gy/15f,18例接受48Gy/12f,后予1年免疫检查点抑制剂维持

基本信息
资源简介
局部晚期非小细胞肺癌大分割放疗
II期临床试验探索大分割放疗序贯免疫检查点抑制剂治疗III期局部晚期非小细胞肺癌安全性及主要疗效。计划入组36例,18例接受60Gy/15f,18例接受48Gy/12f,后予1年免疫检查点抑制剂维持。入组要求18-70岁、ECOG 0-1、驱动基因野生型、影像确认III期、不可手术或拒绝手术并签署知情同意;排除小细胞肺癌等。标签为非小细胞肺癌、放疗副作用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非小细胞肺癌、放疗副作用。试验标题:大分割放疗后序贯免疫检查点抑制剂治疗局部晚期非小细胞肺癌:一项II期临床试验。试验目的:探讨大分割放疗后序贯免疫检查点抑制剂治疗III期局部晚期非小细胞肺癌的安全性和主要疗效。试验设计:入组36例诊断为III期局部晚期非小细胞肺癌的患者,接受大分割放疗(18例接受高剂量60 Gy(Gray)/15次(f),18例接受低剂量48 Gy/12次(f)),随后接受1年免疫检查点抑制剂维持治疗。纳入标准:a. 年龄18-70岁;b. 美国东部肿瘤协作组(ECOG)评分0-1分;c. 非小细胞肺癌,包括鳞状细胞癌、腺癌、腺鳞癌、大细胞癌;d. 驱动基因野生型;e. 经头颅MRI、胸部CT、腹部超声、骨扫描或头颅MRI和正电子发射断层扫描(PET-CT)证实的III期(AJCC第8版);f. 手术不可切除或拒绝手术;g. 签署知情同意书。排除标准:a. 年龄小于18岁或大于70岁;b. ECOG>1分;c. 小细胞肺癌和其他神经内分泌癌,包括典型或不典型类癌、大细胞神经内分泌癌;d. 驱动基因突变型;e. 经头颅MRI、胸部CT、腹部超声、骨扫描或头颅MRI和PET-CT证实为非III期(AJCC第8版);f. 手术可切除;g. 未签署知情同意书。放疗前分期检查:a. ECOG评分。b. 头颅增强MRI和PET-CT,或头颅增强MRI(首选)、胸部增强CT、腹部超声和骨扫描。c. 中央型肺癌行支气管镜检查。d. 诱导化疗及化疗联合免疫治疗后必须进行分期检查。e. 肺功能检查。诱导治疗。
【主题与分类】
主题标签:Non-small Cell Lung Cancer、Radiotherapy Side Effect。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05269485
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:非小细胞肺癌、放疗副作用。试验标题:大分割放疗后序贯免疫检查点抑制剂治疗局部晚期非小细胞肺癌:一项II期临床试验。试验目的:探讨大分割放疗后序贯免疫检查点抑制剂治疗III期局部晚期非小细胞肺癌的安全性和主要疗效。试验设计:入组36例诊断为III期局部晚期非小细胞肺癌的患者,接受大分割放疗(18例接受高剂量60 Gy(Gray)/15次(f),18例接受低剂量48 Gy/12次(f)),随后接受1年免疫检查点抑制剂维持治疗。纳入标准:a. 年龄18-70岁;b. 美国东部肿瘤协作组(ECOG)评分0-1分;c. 非小细胞肺癌,包括鳞状细胞癌、腺癌、腺鳞癌、大细胞癌;d. 驱动基因野生型;e. 经头颅MRI、胸部CT、腹部超声、骨扫描或头颅MRI和正电子发射断层扫描(PET-CT)证实的III期(AJCC第8版);f. 手术不可切除或拒绝手术;g. 签署知情同意书。排除标准:a. 年龄小于18岁或大于70岁;b. ECOG>1分;c. 小细胞肺癌和其他神经内分泌癌,包括典型或不典型类癌、大细胞神经内分泌癌;d. 驱动基因突变型;e. 经头颅MRI、胸部CT、腹部超声、骨扫描或头颅MRI和PET-CT证实为非III期(AJCC第8版);f. 手术可切除;g. 未签署知情同意书。放疗前分期检查:a. ECOG评分。b. 头颅增强MRI和PET-CT,或头颅增强MRI(首选)、胸部增强CT、腹部超声和骨扫描。c. 中央型肺癌行支气管镜检查。d. 诱导化疗及化疗联合免疫治疗后必须进行分期检查。e. 肺功能检查。诱导治疗。
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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