立体定向体部放疗联合或不联合 Nivolumab 治疗 I-IIA 期或复发性非小细胞肺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 I-IIA 期或复发性非小细胞肺癌患者,比较立体定向体部放疗联合或不联合 Nivolumab 的治疗方案

基本信息
资源简介
立体定向体部放疗联合或不联合 Nivolumab 治疗 I-IIA 期或复发性非小细胞肺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 I-IIA 期或复发性非小细胞肺癌患者,比较立体定向体部放疗联合或不联合 Nivolumab 的治疗方案。覆盖的疾病类型包括肺非典型类癌、肺神经内分泌肿瘤、肺非小细胞鳞癌、微浸润性肺腺癌、神经内分泌癌、复发性肺腺癌、复发性肺大细胞癌及复发性肺非小细胞癌。主要研究终点为无事件生存期,事件包括局部复发、区域复发、远处转移、第二原发恶性肿瘤及死亡;次要终点包括总生存期、放疗与免疫治疗相关毒性,以及潜在预测标志物和免疫机制的探索性分析。可用于肺癌治疗预后预测及免疫放疗联合策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肺非典型类癌、肺神经内分泌肿瘤、肺非小细胞鳞癌、微浸润性肺腺癌、神经内分泌癌、复发性肺腺癌、复发性肺大细胞癌、复发性肺非小细胞癌。主要目的:I. 无事件生存期(EFS),事件定义为局部复发、区域复发、远处转移、第二原发恶性肿瘤(包括肺癌)和死亡。次要目的:I. 总生存期(OS)。II. 与立体定向体部放疗(立体定向消融体部放疗[SABR])和免疫治疗相关的毒性。III. 潜在预测标志物和免疫作用机制的探索性分析。探索性/转化研究目的:I. 识别能引发细胞和体液免疫反应的候选肿瘤相关抗原或基因
【主题与分类】
主题标签:Lung Atypical Carcinoid Tumor、Lung Neuroendocrine Neoplasm、Lung Non-Small Cell Squamous Carcinoma、Minimally Invasive Lung Adenocarcinoma、Neuroendocrine Carcinoma、Recurrent Lung Adenocarcinoma、Recurrent Lung Large Cell Carcinoma、Recurrent Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage I Lung Cancer AJCC v8、Stage IA1 Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03110978
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03110978
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肺非典型类癌、肺神经内分泌肿瘤、肺非小细胞鳞状细胞癌、微浸润性肺腺癌、神经内分泌癌、复发性肺腺癌、复发性肺大细胞癌、复发性肺非小细胞癌。主要目的:I. 无事件生存期(EFS),事件定义为局部复发、区域复发、远处转移、第二原发恶性肿瘤(包括肺癌)和死亡。次要目的:I. 总生存期(OS)。II. 与立体定向体部放疗(立体定向消融体部放疗[SABR])和免疫治疗相关的毒性。III. 潜在预测标志物和免疫作用机制的探索性分析。探索性/转化研究目的:I. 在血清样本中鉴定能引发细胞和体液免疫应答的候选肿瘤相关抗原或基因(与Immunotherapy Platform合作)。II. 评估肿瘤活检标本中PDL1的表达(与病理科合作)。III.
从正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)扫描中识别可能的放射组学特征,这些特征可能预测治疗反应和毒性(与放射物理系合作)。大纲:患者随机分为2组。第一组:患者接受1-2周的立体定向体部放射治疗。第二组:患者接受1-2周的立体定向体部放射治疗。在立体定向体部放射治疗首次分割前或后36小时内开始,患者还在第1天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV),持续30分钟以上。纳武利尤单抗的周期每4周重复一次,最多12周,除非疾病进展或出现不可接受的毒性。研究治疗完成后,患者每3个月随访一次,持续2年,然后每6个月随访一次,最长3年,此后每年随访一次。
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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