眼内注射治疗视网膜母细胞瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对视网膜母细胞瘤的眼内注射治疗研究,覆盖双侧、儿童眼内、Group D、I 期及单侧视网膜母细胞瘤等类型

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clinicaltrials
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医学影像分类Bilateral RetinoblastomaChildhood Intraocular RetinoblastomaGroup D RetinoblastomaStage I RetinoblastomaUnilateral Retinoblastoma
A Study to Give Treatment Inside the Eye to Treat Retinoblastoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

眼内注射治疗视网膜母细胞瘤研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对视网膜母细胞瘤的眼内注射治疗研究,覆盖双侧、儿童眼内、Group D、I 期及单侧视网膜母细胞瘤等类型。源站描述包含主要目标(评估第 6 周期前给予玻璃体内美法仑联合全身 CVE 化疗的可行性)、次要目标(安全性与毒性、疗效)及探索性目标。数据可用于肿瘤治疗相关分类任务,帮助识别不同视网膜母细胞瘤亚型及治疗特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:双侧视网膜母细胞瘤、儿童眼内视网膜母细胞瘤、Group D 视网膜母细胞瘤、I 期视网膜母细胞瘤、单侧视网膜母细胞瘤。主要目标:I. 确定在联合全身卡铂、长春新碱和依托泊苷(CVE)治疗伴有玻璃体种植的 Group D 视网膜母细胞瘤时,第 6 周期前给予玻璃体内美法仑的可行性。次要目标:I. 确定玻璃体内美法仑联合全身 CVE 治疗伴有玻璃体种植的 Group D 视网膜母细胞瘤的安全性和毒性特征。II. 评估玻璃体内美法仑联合全身化疗治疗伴有玻璃体种植的 Group D 眼内视网膜母细胞瘤的疗效。探索性目标:I. 确定在第 3 周期或之后符合注射条件的眼睛是否本来符合条件

【主题与分类】

主题标签:Bilateral Retinoblastoma、Childhood Intraocular Retinoblastoma、Group D Retinoblastoma、Stage I Retinoblastoma、Unilateral Retinoblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05504291

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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:双侧视网膜母细胞瘤、儿童眼内视网膜母细胞瘤、D组视网膜母细胞瘤、I期视网膜母细胞瘤、单侧视网膜母细胞瘤。主要目的:I. 确定在给予全身卡铂、长春新碱和依托泊苷(CVE)联合治疗伴有玻璃体种植的D组视网膜母细胞瘤时,至第6个周期时给予玻璃体内美法仑的可行性。次要目的:I. 确定玻璃体内美法仑联合全身CVE治疗伴有玻璃体种植的D组视网膜母细胞瘤的安全性和毒性特征。II. 评估玻璃体内美法仑联合全身化疗治疗伴有玻璃体种植的D组眼内视网膜母细胞瘤的疗效。探索性目的:I. 通过回顾性中心审查诊断时的麻醉下检查(EUA)和超声生物显微镜(UBM)图像,确定在第3个周期或之后符合注射条件的眼是否在诊断时即符合注射条件。II.

验证并标准化多中心的提取、储存和采集方案,以证明接受治疗的眼部房水中肿瘤来源脱氧核糖核酸(DNA)浓度足够高,可用于全基因组测序和RB1检测。III. 探讨高复发性格林巴瘤(RB)体细胞拷贝数改变(SCNAs)与眼球挽救之间的关系,以及肿瘤分数(肿瘤DNA百分比)作为微小残留病标志物和眼内疾病复发风险标志物的关系。IV. 评估玻璃体内美法仑治疗对接受治疗的进展性或难治性视网膜母细胞瘤摘除眼组织病理学的影响。V. 评估通过玻璃体内治疗挽救的眼球的长期视觉潜能。大纲:第1-2周期:患者接受CVE方案,包括:每个周期第1天和第2天静脉注射(IV)卡铂15-60分钟,每个周期第1天静脉注射长春新碱,每个周期第1天和第2天静脉注射依托泊苷90-120分钟。每28天重复治疗,共u

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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