贝伐珠单抗联合FSRT对比海马保护性WBRT治疗伴广泛脑转移的肺腺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕肺腺癌伴广泛脑转移的治疗展开,比较贝伐珠单抗联合分次立体定向放疗(FSRT)与海马保护性全脑放疗(WBRT)两种方案

Sun Yat-sen UniversitySun Yat-sen University
clinicaltrials
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医学影像预测Lung AdenocarcinomaBrain MetastasesRadiotherapy, Intensity-ModulatedBevacizumabWhole-Brain Radiotherapy
Bevacizumab Plus FSRT Versus Hippocampus-Avoidant WBRT in Lung Adenocarcinoma With Extensive Brain Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

贝伐珠单抗联合FSRT对比海马保护性WBRT治疗伴广泛脑转移的肺腺癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕肺腺癌伴广泛脑转移的治疗展开,比较贝伐珠单抗联合分次立体定向放疗(FSRT)与海马保护性全脑放疗(WBRT)两种方案。数据涉及肺腺癌、脑转移、调强放疗、贝伐珠单抗、全脑放疗等主题,可用于评估不同放疗策略在颅内疾病控制、神经认知功能保护及生存获益方面的表现,为临床治疗决策与预后预测提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺腺癌、脑转移、放疗、调强、贝伐珠单抗、全脑放疗。背景:脑转移是肺腺癌的严重并发症,显著损害生存期和生活质量。对于不适合立体定向放射外科(SRS)的多发或较大脑转移患者,海马保护性全脑放疗被认为是标准治疗选择。然而,该方法受限于残留的神经认知功能下降和颅内疾病控制欠佳。贝伐珠单抗是一种抗血管内皮生长因子(VEGF)单克隆抗体,已被证明可使肿瘤血管正常化、增强放射敏感性、减轻脑水肿并降低放射性脑坏死风险。分次立体定向放疗(FSRT)可提供有效的局部控制

【主题与分类】

主题标签:Lung Adenocarcinoma、Brain Metastases、Radiotherapy, Intensity-Modulated、Bevacizumab、Whole-Brain Radiotherapy。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07481786

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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

条件:肺腺癌、脑转移、放射治疗、调强、贝伐珠单抗、全脑放疗。背景:脑转移是肺腺癌的一种严重并发症,显著影响患者的生存期和生活质量。对于不适合立体定向放射外科(SRS)的多发或大型脑转移患者,海马回避性全脑放疗被认为是标准治疗选择。然而,这种方法受到残余神经认知功能下降和颅内疾病控制欠佳的限制。贝伐珠单抗是一种抗血管内皮生长因子(VEGF)单克隆抗体,已被证明可使肿瘤血管正常化、增强放射敏感性、减轻脑水肿并降低放射性脑坏死风险。与单次SRS相比,分次立体定向放射治疗(FSRT)提供了有效的局部控制且毒性降低。此前一项2期研究显示,FSRT联合贝伐珠单抗在该患者群体中具有良好的疗效和安全性。

本3期试验旨在验证以下假设:与海马回避性全脑放疗同步整合加量(HA-WBRT-SIB)相比,FSRT联合贝伐珠单抗(FSRT-Bev)可改善颅内控制并降低神经认知毒性。研究设计:这是一项在中山大学肿瘤防治中心开展的前瞻性、开放标签、3期随机对照试验。患者按1:1比例随机分配至两个治疗组之一:A组(试验组):FSRT联合贝伐珠单抗;B组(对照组):HA-WBRT联合SIB。治疗干预:A组:采用图像引导放疗(IGRT)对大体肿瘤体积(GTV)实施FSRT,总剂量30 Gy,分5次每日照射(每次6 Gy)。贝伐珠单抗静脉给药,剂量为7.5 mg/kg,每3周一次,共4个周期,自FSRT开始前一周起用。B组:海马回避性全脑放疗剂量为25 Gy,分10次每日照射,同步整合加量(SIB)

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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