小细胞肺癌预防性颅脑照射或主动磁共振成像监测研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦小细胞肺癌患者,涵盖局限期与广泛期小细胞肺癌。研究比较单纯脑MRI监测与预防性颅脑照射联合脑MRI监测,主要终点为总生存期的非劣效性,次要终点包括认知无失败生存、全球健康状况/生活质量及认知功能等

European Organisation for Research and Treatment of Cancer - EORTCEuropean Organisation for Research and Treatment of Cancer - EORTC
clinicaltrials
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医学影像预测Limited Stage Small Cell Lung CancerExtensive-stage Small-cell Lung Cancer
PRophylactic Cerebral Irradiation or Active MAgnetic Resonance Imaging Surveillance in Small-cell Lung Cancer Patients (PRIMALung Study)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

小细胞肺癌预防性颅脑照射或主动磁共振成像监测研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦小细胞肺癌患者,涵盖局限期与广泛期小细胞肺癌。研究比较单纯脑MRI监测与预防性颅脑照射联合脑MRI监测,主要终点为总生存期的非劣效性,次要终点包括认知无失败生存、全球健康状况/生活质量及认知功能等。数据可用于评估脑MRI监测在小细胞肺癌治疗策略中的价值,支持生存预测与临床决策分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局限期小细胞肺癌、广泛期小细胞肺癌。主要目标是在治疗策略策略下,在整个研究人群中以5%的单侧显著性检验,对于小细胞肺癌(SCLC)患者的治疗,单纯脑MRI监测在总生存期方面是否非劣效于预防性颅脑照射(PCI)联合脑MRI监测。次要目标是: 在研究人群中以2.5%的单侧I类错误检验,脑MRI监测在认知无失败生存(CFFS)方面是否优于预防性颅脑照射(PCI)联合脑MRI监测。 以2.5%的单侧I类错误检验,脑MRI监测在全球健康状况/生活质量和认知功能方

【主题与分类】

主题标签:Limited Stage Small Cell Lung Cancer、Extensive-stage 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/NCT04790253

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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

条件:局限期小细胞肺癌、广泛期小细胞肺癌。主要目的是在治疗策略策略下,在整个研究人群中,以5%的单侧显著性水平检验对于小细胞肺癌(SCLC)患者的治疗,单纯脑MRI监测在总生存期方面是否非劣效于预防性颅脑照射(PCI)联合脑MRI监测。次要目的为:* 在研究人群中,以2.5%的单侧I型错误率检验脑MRI监测在认知无失败生存期(CFFS)方面是否优于预防性颅脑照射(PCI)联合脑MRI监测。* 在研究人群中,以2.5%的单侧I型错误率检验根据EORTC QLQ-C30问卷,脑MRI监测在总体健康状况/生活质量和认知功能方面是否优于预防性颅脑照射(PCI)联合脑MRI监测。* 在治疗人群中,根据CTCAE v5.0评估两组毒性的发生频率和严重程度(即

已开始治疗的患者)。探索性目标如下:* 在LS和ES疾病患者亚组内比较各治疗组之间的OS和CFFS。* 在以下亚组内比较各治疗组之间的OS和CFFS:是否接受HA-PCI、是否接受一线免疫治疗、是否接受美金刚。* 比较各治疗组之间随机化后12个月时的认知无失败生存(CFFS)率。* 比较各治疗组之间以死亡为竞争风险的认知失败累积发生率。* 比较各治疗组之间的无脑转移生存(BMFS)。* 比较各治疗组之间的无进展生存(PFS)。* 比较各治疗组之间至脑转移归因死亡时间(TBMAD)。* 根据EORTC QLQ-C30和QLQ-BN20问卷比较各治疗组之间的其他生活质量量表。* 评估单独MRI监测与MRI监测

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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