立体定向脑部放疗联合或不联合Aguix钆基纳米颗粒治疗脑转移瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项双盲随机II期临床试验,研究立体定向脑部放疗联合或不联合AGuIX钆基纳米颗粒治疗高局部复发风险的脑转移瘤

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医学影像预测Brain CancerBrain MetastasesMelanomaLung CancerBreast CancerHER2-positive Breast CancerColorectal CancerGastrointestinal CancerSRSSRTWhole Brain RadiationStereotactic Radiation
Stereotactic Brain-directed Radiation With or Without Aguix Gadolinium-Based Nanoparticles in Brain Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

立体定向脑部放疗联合或不联合Aguix钆基纳米颗粒治疗脑转移瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项双盲随机II期临床试验,研究立体定向脑部放疗联合或不联合AGuIX钆基纳米颗粒治疗高局部复发风险的脑转移瘤。覆盖脑癌、脑转移瘤、黑色素瘤、肺癌、乳腺癌、HER2阳性乳腺癌、结直肠癌和胃肠道癌症。AGuIX由钆和纳米颗粒组成,可能增强聚焦放疗效果。数据可用于评估放疗联合纳米颗粒的疗效与安全性,支持脑转移瘤治疗策略的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑癌、脑转移瘤、黑色素瘤、肺癌、乳腺癌、HER2阳性乳腺癌、结直肠癌、胃肠道癌症。本研究是一项双盲、随机II期临床试验,研究立体定向脑部放疗联合或不联合AGuIX(X射线激活与引导照射)钆基纳米颗粒,用于治疗单独放疗后局部复发风险较高的脑转移瘤。研究药物(AGuIX钆基纳米颗粒)有两个主要部分。第一部分是钆,也称为“造影剂”,通常在MRI扫描期间注射到静脉中。第二部分是与钆连接的纳米颗粒,可能使聚焦放疗更有效。AGuIX钆基纳米颗粒通过血流沉积在脑转移瘤内,然后脑转移

【主题与分类】

主题标签:Brain Cancer、Brain Metastases、Melanoma、Lung Cancer、Breast Cancer、HER2-positive Breast Cancer、Colorectal Cancer、Gastrointestinal Cancer、SRS、SRT。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04899908

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    • 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:脑癌、脑转移瘤、黑色素瘤、肺癌、乳腺癌、HER2阳性乳腺癌、结直肠癌、胃肠道癌。本研究是一项双盲、随机II期临床试验,旨在探讨在单纯放疗后局部复发风险较高的脑转移瘤治疗中,采用脑部立体定向放疗联合或不联合AGuIX(X射线照射激活与引导)钆基纳米粒子的疗效。研究药物(AGuIX钆基纳米粒子)主要由两部分组成。第一部分是钆,也称为“造影剂”,通常在进行MRI扫描时注入静脉。第二部分是与钆连接的纳米粒子,可能使聚焦放疗更为有效。AGuIX钆基纳米粒子通过血流沉积在脑转移瘤内,随后对脑转移瘤进行放疗。美国食品药品监督管理局(FDA)尚未批准AGuIX钆基纳米粒子用于治疗任何疾病。

AGuIX钆基纳米粒子已在其他研究中针对同时接受放疗的脑转移患者进行了安全性和有效性测试。本研究旨在确定AGuIX钆基纳米粒子相对于安慰剂是否能改善治疗结果。参与者将被“随机”分配到以下研究组之一:* A组:放疗加AGuIX钆基纳米粒子 * B组:放疗加安慰剂。研究程序包括资格筛选和研究治疗,包括评估和随访访视。AGuIX钆基纳米粒子的制造商TherAguix通过提供本研究中将评估的AGuIX钆基纳米粒子来支持这项研究。TherAguix还承担了研究费用。预计约有134人将参与这项研究。

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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