加速超分割调强放疗联合卡铂和紫杉醇治疗不可手术食管癌的剂量强化研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦不可手术的局部晚期食管癌患者。源站描述指出，此类患者接受化疗和放疗后约半数在原发部位复发，挽救治疗基本无效；研究借鉴肺癌中加速超分割放疗实现剂量强化的经验，评估该方案治疗胸部食管癌的安全性，并关注局部疾病控制率
基本信息
资源简介
加速超分割调强放疗联合卡铂和紫杉醇治疗不可手术食管癌的剂量强化研究
该数据集对应的是一项来自 clinicaltrials.gov 的临床研究记录，英文名称为 Radiation Dose Intensification With Accelerated Hypofractionated Intensity Modulated Radiation Therapy and Concurrent Carboplatin and Paclitaxel for Inoperable Esophageal Cancer。研究聚焦不可手术的局部晚期食管癌患者，关注在同步卡铂与紫杉醇化疗条件下，采用加速超分割调强放疗实现剂量强化后的安全性，并考察局部疾病控制率。源站描述指出，此类不适合手术切除的患者局部控制率并不理想，即使接受化疗和放疗，仍有约半数在原发部位出现复发，而挽救治疗手段基本无效，几乎所有局部复发患者最终死于该疾病。研究思路借鉴肺癌临床试验中加速超分割放疗可安全改善局部肿瘤控制的经验，将其适配到胸部食管癌的治疗中加以评估。
【数据集背景】
食管癌中有一部分患者属于局部晚期且不适合外科切除，这类人群的治疗效果长期不理想。按照源站描述，化疗联合放疗后约有一半患者会在原发肿瘤部位出现复发，而一旦发生局部复发，可用的挽救治疗基本无效，几乎所有出现局部复发的患者都会因此死亡。这一现状构成了本项研究的主要动因。另一方面，肺癌领域的近期临床试验显示，采用加速超分割放疗方案实现放射剂量强化，可以在保证安全的前提下改善局部肿瘤控制。该研究正是希望把这类技术思路迁移到不可手术的胸部食管癌治疗中，评估其安全性。
【数据内容】
该数据集属于肿瘤分类下的记录，主题标签包括 Esophagus Cancer、Esophageal Cancer 与 Cancer of the Esophagus，对应疾病为食管癌。研究涉及的治疗要素包括加速超分割调强放射治疗、放射剂量强化，以及同步使用的卡铂与紫杉醇化疗。研究关注的核心结局包括局部疾病控制率以及该方案治疗胸部食管癌的安全性。关于受试者数量、分组方式、剂量参数、随访时长与具体结局数值，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov，属于该注册平台上的临床研究记录。源站描述中列出的疾病条件为 Esophagus Cancer、Esophageal Cancer 与 Cancer of the Esophagus。除来源站与上述描述外，关于数据采集的具体时间范围、采集机构、采集流程与数据加工方式，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于了解不可手术局部晚期食管癌治疗研究的设计背景与关注点，可用于梳理加速超分割调强放疗联合卡铂、紫杉醇方案在食管癌中的研究动机，也可作为比较食管癌与肺癌在剂量强化放疗思路上的参考材料。其主题标签便于在肿瘤学文献与试验记录中按食管癌相关疾病名称进行检索与归类。关于该数据能否用于疗效比较、预后建模或治疗决策支持，源站未提供相应说明。
【使用方法】
该数据集以 clinicaltrials.gov 的注册研究记录形式提供，使用时可依据英文名称与主题标签进行检索定位，并阅读源站描述以了解研究背景与目标。关于数据下载方式、字段结构、变量定义与配套文档，源站未提供。
【质量与限制】
该记录为临床研究注册信息，源站描述以研究背景与目的为主，未给出样本量、剂量方案细节、安全性事件数据与局部控制率的具体结果。因此该数据不适合直接用于定量分析或效果评价。关于数据完整性、偏倚控制与核验状态，源站未提供。
【引用与许可】
该数据来自 clinicaltrials.gov，引用时应注明该来源及研究英文名称。关于使用许可与授权条款，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04046575
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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：食管癌、食管恶性肿瘤、食管癌。对于不适合手术切除的局部晚期食管癌患者，局部疾病控制率欠佳。尽管接受了化疗和放射治疗，约半数患者仍会在原发肿瘤部位出现癌症复发。挽救性治疗方案大多无效，几乎所有出现局部疾病复发的患者都将死于该癌症。近期针对肺癌的临床试验表明，采用加速大分割放射治疗方案以实现放射剂量强化，可安全地改善局部肿瘤控制。本临床试验旨在借鉴这些技术，并评估该方案用于治疗不可手术的胸部食管癌的安全性。
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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