Bevacizumab、Fluorouracil与Hydroxyurea联合放疗治疗晚期头颈癌

数据覆盖多种复发或转移性头颈部肿瘤适应症,主要目标包括确定最大耐受剂量与剂量限制性毒性,以及评估疾病进展时间、失败模式、局部控制率和远处失败率等疗效指标

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clinicaltrials
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其他预测Recurrent Salivary Gland CancerStage III Salivary Gland CancerStage IV Basal Cell Carcinoma of the LipStage IV Salivary Gland Cancer
Bevacizumab, Fluorouracil, and Hydroxyurea Plus Radiation Therapy in Treating Patients With Advanced Head and Neck Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

Bevacizumab、Fluorouracil与Hydroxyurea联合放疗治疗晚期头颈癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对晚期头颈癌患者的临床研究信息,涉及 Bevacizumab、Fluorouracil、Hydroxyurea 联合放疗的治疗方案。数据覆盖多种复发或转移性头颈部肿瘤适应症,主要目标包括确定最大耐受剂量与剂量限制性毒性,以及评估疾病进展时间、失败模式、局部控制率和远处失败率等疗效指标。该数据可用于治疗方案的安全性、耐受性和疗效预测研究,也可用于肿瘤临床决策支持模型的开发与验证(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:伴隐匿原发鳞状细胞癌的转移性颈部鳞状细胞癌、复发性口腔腺样囊性癌、复发性唇基底细胞癌、复发性鼻旁窦及鼻腔嗅神经母细胞瘤、复发性鼻旁窦及鼻腔内翻性乳头状瘤、复发性鼻咽淋巴上皮瘤、复发性口咽淋巴上皮瘤、复发性伴隐匿原发鳞状细胞癌的转移性颈部鳞状细胞癌。主要目标:I. 确定 Bevacizumab 与 Fluorouracil、Hydroxyurea 及放疗联合用于晚期头颈癌患者时的最大耐受剂量和剂量限制性毒性。II. 确定接受该方案治疗患者的疾病进展时间、失败模式、局部控制和远处失败率。III. 确定该方案的局部毒性反应。

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Salivary Gland Cancer、Stage III Salivary Gland Cancer、Stage IV Basal Cell Carcinoma of the Lip、Stage IV Salivary Gland Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00023959

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数据说明

疾病条件:转移性颈部鳞癌伴隐匿性原发鳞状细胞癌、复发性口腔腺样囊性癌、复发性唇部基底细胞癌、复发性鼻旁窦及鼻腔嗅神经母细胞瘤、复发性鼻旁窦及鼻腔内翻性乳头状瘤、复发性鼻咽淋巴上皮瘤、复发性口咽淋巴上皮瘤、复发性转移性颈部鳞癌伴隐匿性原发。

主要目标:I. 确定贝伐珠单抗与氟尿嘧啶、羟基脲和放疗联合用于晚期头颈癌患者时的最大耐受剂量和剂量限制性毒性。II. 确定接受该方案治疗患者的进展时间、失败模式、局部控制率和远处失败率。III. 确定该方案在这些患者中的局部毒性作用。

方案概要:这是一项多中心、贝伐珠单抗剂量递增研究。患者在第1-6天每12小时口服羟基脲,第1-5天持续静脉输注氟尿嘧啶,第1天静脉输注贝伐珠单抗90分钟。

患者还在第1-5天每天接受一次放疗。患者在第6-12天皮下注射非格司亭(G-CSF)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每2周重复治疗,最多7个疗程。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的贝伐珠单抗,直到确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为在3名患者中至少有2名或6名患者中至少有2名出现剂量限制性毒性之前的剂量。更多患者在MTD下接受治疗。预计入组:本研究将在5.4-19.5个月内共入组27-39名患者。

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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