保留海马的全脑放疗治疗脑转移的神经认知功能
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑转移患者接受保留海马的全脑放疗(WBRT)后的神经认知功能。源站描述指出,药物干预对放疗所致认知与神经精神功能下降的初步认知获益有限且不影响生活质量,因此预防比治疗更重要;创新放疗技术可在不牺牲肿瘤覆盖的前提下限制特定脑结构剂量,RTOG 近

基本信息
资源简介
保留海马的全脑放疗治疗脑转移的神经认知功能
该数据集来自 clinicaltrials.gov,英文名称为 Neurocognitive Functioning With Genu-Sparing Whole Brain Radiation Therapy for Brain Metastases,聚焦脑转移患者接受保留海马的全脑放疗(WBRT)后的神经认知功能。源站描述指出,药物干预对放疗所致认知与神经精神功能下降的初步认知获益有限,且不影响生活质量,因此预防这类放疗诱导的改变可能比治疗更为重要。创新放疗技术能够在不牺牲肿瘤覆盖的前提下限制特定脑结构的照射剂量。基于这一思路,放射治疗肿瘤学组(RTOG)近期发表了一项评估海马回避全脑放疗用于脑转移患者的研究,提示该策略可能有助于保留认知功能,且未观察到生存受损。该概念目前仍在研究中。本站将其归类为肿瘤 / 肺癌,主题标签为 Brain Metastases。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究背景围绕脑转移患者的全脑放疗展开。源站描述明确指出,脑转移是相关条件。长期以来,针对放疗引起的认知与神经精神功能下降,药物干预手段仅显示出有限的初步认知获益,并且不影响生活质量。这一现状促使研究者转向预防策略:鉴于全脑放疗与脑部结构和功能的改变相关,预防而非治疗这些放疗诱导的变化,可能带来更有利的结局。创新放疗技术为这一思路提供了可行性,即在不牺牲肿瘤覆盖的前提下,限制特定脑结构所接受的照射剂量。在此背景下,放射治疗肿瘤学组(RTOG)近期发表了一项研究,评估海马回避全脑放疗在脑转移患者中的应用,提示该方式可能保留认知功能,且未发现生存方面的明显损害。该概念目前仍在研究之中。
【数据内容】
源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其英文名称为 Neurocognitive Functioning With Genu-Sparing Whole Brain Radiation Therapy for Brain Metastases。本站分类为肿瘤 / 肺癌,主题标签为 Brain Metastases。源站描述中提及的条件为 Brain Metastases。除上述来源与标识信息外,源站未提供更多关于采集方式、采集时间、样本量或具体字段的内容。
【适用场景】
源站未提供。
【使用方法】
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【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03223922
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑转移瘤。尝试使用药物治疗放射性认知和神经精神功能下降的研究仅显示出极小的初步认知益处,且对生活质量(QOL)无影响。鉴于全脑放疗(WBRT)相关的脑结构和功能改变,预防而非治疗这些放射性改变可能产生更有利的结果。创新的放疗技术能够限制对特定脑结构的辐射剂量,同时不影响肿瘤覆盖。在此背景下,放射治疗肿瘤学组(RTOG)最近发表了一项研究,评估了海马回避全脑放疗(WBRT)在脑转移瘤患者中的应用。他们认为这种方法可能有助于保护认知功能,且未观察到对生存的不利影响。目前,这一概念正在一项针对接受预防性颅脑照射的小细胞肺癌患者的确定性随机对照研究(NRG-CC003)中进行探讨。然而,迄今为止尚无其他研究前瞻性地评估回避其他特别敏感脑区的方法。
在放射治疗文献中,一个很少受到关注的脑区是胼胝体。胼胝体膝部包含细长、密集排列的神经纤维,主要连接前额叶联合区与大脑前下顶叶区域。膝部的损伤或变薄与多种健康和患者群体中执行功能、注意力、工作记忆、处理速度、言语流畅性和记忆测试表现下降相关,这些群体包括衰老、脑小血管病、创伤性脑损伤、多发性硬化、人类免疫缺陷病毒、帕金森病继发的轻度认知障碍以及心境正常的双相障碍。现有有限的数据表明,在接受全脑放疗治疗脑转移的成人中,他们也感知到动机的进行性下降,随后
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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