NSCLC脑转移一线SRT联合Ivonescimab/化疗对比Ivonescimab/化疗的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非小细胞肺癌(NSCLC)脑转移患者的一线治疗策略,比较立体定向放疗(SRT)联合Ivonescimab/化疗与单纯Ivonescimab/化疗的II期研究

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clinicaltrials
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医学影像预测Non Small Cell Lung Cancer
Phase II Study of Upfront SRT Plus Ivonescimab/Chemotherapy vs Ivonescimab/Chemotherapy in NSCLC Brain Mets

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

NSCLC脑转移一线SRT联合Ivonescimab/化疗对比Ivonescimab/化疗的II期研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非小细胞肺癌(NSCLC)脑转移患者的一线治疗策略,比较立体定向放疗(SRT)联合Ivonescimab/化疗与单纯Ivonescimab/化疗的II期研究。覆盖人群为18岁及以上、ECOG PS小于2、无可用靶向基因变异、无症状或轻微症状脑转移(每日地塞米松等效剂量不超过4 mg)且新诊断1-10个未治疗脑转移灶的患者。可用于评估该联合方案对脑转移灶的疗效与安全性,支持肺癌脑转移临床决策研究(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。主要入选标准 年龄18岁或以上 ECOG PS < 2 经病理证实的转移性NSCLC患者,且不存在已有EMA批准且ESMO指南推荐的一线靶向治疗的可操作基因组变异。 无症状或轻微症状的脑转移,定义为在过去7天内为控制神经系统症状所需类固醇剂量最大为每日4 mg地塞米松等效剂量。临床寡症状进一步定义为没有立即进行局部脑治疗(包括神经外科手术或放疗)的指征。控制良好的癫痫患者可入组。 新诊断的脑转移具有以下特征: 1-10个新诊断且未经治疗(除已切除者外)的脑转移。注:如果 upfront SRS 中的神经导航MRI

【主题与分类】

主题标签:Non Small Cell Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07234877

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    • 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。主要入组标准 * 年龄18岁及以上 * ECOG PS评分<2 * 经病理学证实为转移性NSCLC,且不存在可靶向治疗的基因组变异,即无EMA批准且ESMO指南推荐的一线靶向治疗。 * 无症状或轻微症状的脑转移,定义为在过去7天内为控制神经系统症状所需类固醇剂量最高为相当于地塞米松4 mg/天。临床寡症状进一步定义为无需立即进行局部脑治疗,包括神经外科手术或放疗。癫痫控制良好的患者可入组。 * 新诊断的脑转移具有以下特征: * 1-10个新诊断且未经治疗(除外已切除)的脑转移。注:如果前期SRS/FSRT组中的神经导航MRI显示>10个转移灶,且总体积被认为可安全治疗,但用于入组筛选的MRI显示1-10个转移灶,患者仍将被视为符合条件。 * 至少一个转移灶应至少为5x5 mm。

如对脑转移的诊断存有疑问,则不应照射病灶,而应进行随访。* 最大转移灶的体积必须估计<10 mL,最长径<30 mm(已切除病灶不计入)。* 脑转移灶的最大累积体积必须估计<30 mL(已切除病灶不计入)。* 适合接受脑转移灶立体定向放射外科/治疗(SRS/FSRT)及全身治疗(最好经MDT讨论)的候选者 * 器官功能充分 * 在患者入组前,必须根据ICH/GCP以及国家/当地法规签署书面知情同意书。主要排除标准 * 计划接受颅外部位根治性局部治疗的寡转移NSCLC患者。* 过去2年内需要全身治疗的活动性自身免疫性疾病(即使用疾病修饰药物、皮质

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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