自适应质子治疗在儿童实体瘤与霍奇金淋巴瘤中的整合

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07514819

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：儿童实体瘤、横纹肌肉瘤、尤文肉瘤、骨肉瘤、霍奇金淋巴瘤、骨肿瘤、软组织肉瘤。质子治疗是一种放射治疗方法，能够非常精准地靶向肿瘤，同时保护健康器官。这对儿童尤为重要。然而，在数周的治疗过程中，儿童的身体和肿瘤可能发生变化。这些变化可能导致放射剂量遗漏部分肿瘤，或对邻近器官给予过多剂量。在常规诊疗中，质子治疗计划基于治疗开始前的一次CT扫描制定。只有当医疗团队认为已发生改变时，才会进行新的扫描。目前没有标准流程在治疗期间定期检查治疗计划是否仍然准确。本研究测试一种结构化方法，用于在实体瘤或霍奇金淋巴瘤患儿的治疗过程中监测和调整质子治疗计划。约100名在St. Jude Children’s Research Hospital接受质子治疗的儿童患者将参与其中。所有患者将照常接受其处方质子治疗。本研究不改变放射剂量或日程安排。

参与者在治疗期间将接受额外的CT扫描，必要时还会进行MRI检查。影像学检查将每周或每两周进行一次，以检查原始治疗计划是否仍能良好覆盖肿瘤并保护健康器官。如果出现以下情况，治疗计划将被更新：* 肿瘤覆盖范围下降超过5%，或* 正常器官接受的放射剂量增加10%或以上。如果未观察到这些变化，原始计划将继续执行。额外的影像学检查使用低辐射剂量。本研究的目标是了解质子治疗计划需要多久调整一次，以保持治疗的准确性和安全性。研究结果可能有助于未来改善儿童的质子治疗护理。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。