硝酸甘油联合放疗对比常规放疗治疗肺癌患者

Name: 硝酸甘油联合放疗对比常规放疗治疗肺癌患者
Creator: Instituto Nacional de Cancerologia de Mexico

该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦非小细胞肺癌、脑转移及 EGFR 基因突变患者。源站描述指出，中枢神经系统转移患者预后较差，约 50% 的 CPCNP 且 EGFR 突变患者在诊断后前 2 年内出现中枢神经系统肿瘤活动

Instituto Nacional de Cancerologia de Mexico

clinicaltrials

医学影像预测Non-small Cell Lung CancerBrain MetastasesEGFR Gene Mutation

Nitroglycerin Plus Radiotherapy Versus Conventional Radiotherapy in Patients With Lung Cancer.

基本信息

模态

医学影像

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-10

资源简介

硝酸甘油联合放疗对比常规放疗治疗肺癌患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦非小细胞肺癌、脑转移及 EGFR 基因突变患者。源站描述指出，中枢神经系统转移患者预后较差，约 50% 的 CPCNP 且 EGFR 突变患者在诊断后前 2 年内出现中枢神经系统肿瘤活动。全脑放疗（CRT）可改善局部反应和生存，但瘤内缺氧等耐药因素会降低 CRT 反应，而硝酸甘油等一氧化氮生成剂可避免放射抵抗。本机构先前研究显示，经皮硝酸甘油（NTG）联合 CRT 可提高 NSCLC 患者的颅内客观影像学反应，突变亚组获益更明显。该数据可用于放疗联合增敏策略的疗效预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：非小细胞肺癌、脑转移、EGFR 基因突变。中枢神经系统（CNS）转移患者的预后较差。约 50% 的 CPCNP 且 EGFR 突变患者在诊断后前 2 年内出现中枢神经系统肿瘤活动。全脑放射治疗（CRT）已被证明对局部反应和患者生存有益。然而，瘤内缺氧等耐药因素会降低 CRT 的反应。因此，使用硝酸甘油等一氧化氮生成剂已被证明可避免放射抵抗。我们研究所先前进行的一项研究显示，在 NSCLC 患者中，加入经皮硝酸甘油（NTG）联合 CRT 可提高通过客观影像学反应评估的颅内反应，且获益更大的亚组是突变患者

【主题与分类】

主题标签：Non-small Cell Lung Cancer、Brain Metastases、EGFR Gene Mutation。本站分类：肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06238882

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06238882

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06238882

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；
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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
  以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：非小细胞肺癌、脑转移、EGFR基因突变。中枢神经系统（CNS）转移患者的预后较差。约50%的CPCNP且伴有EGFR突变的患者在诊断后的前2年内出现中枢神经系统肿瘤活动。全颅放射治疗（CRT）已被证明在局部缓解和患者生存方面具有益处。然而，肿瘤内缺氧等耐药因素会降低CRT的缓解效果。因此，使用一氧化氮生成剂，如硝酸甘油，已被证明可以避免放射抵抗。我们研究所此前进行的一项研究显示，在NSCLC患者中，加用透皮硝酸甘油（NTG）联合CRT可通过客观影像学缓解评估提高颅内缓解率，且获益更大的亚组为EGFR基因突变患者。在本研究中，我们提出，对伴有脑转移且存在EGFR基因突变并接受CRT的患者加用透皮硝酸甘油，将提高颅内客观缓解率。

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