类癌心脏病与肽受体放射性靶向治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为类癌心脏病与肽受体放射性靶向治疗,涉及类癌心脏病、类癌综合征和类癌肿瘤

King's College Hospital NHS TrustKing's College Hospital NHS Trust
clinicaltrials
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医学影像Carcinoid Heart DiseaseCarcinoid SyndromeCarcinoid Tumor
Carcinoid Heart Disease and Peptide Receptor Radiotargetted Therapy

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

类癌心脏病与肽受体放射性靶向治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为类癌心脏病与肽受体放射性靶向治疗,涉及类癌心脏病、类癌综合征和类癌肿瘤。源站描述显示这是一项开放标签、II 期、多中心、随机(1:1)的干预性药物临床试验,将在英国 3 个中心开展,由 King's College Hospital NHS Foundation Trust 协调。研究比较 Lutathera 与当前最佳支持治疗(生长抑素类似物)在无法手术、生长抑素受体阳性、组织学确诊的小肠 NENs 患者中的效果,受试者需在研究入组前 6 个月内按 RECIST 标准疾病稳定。治疗组接受四次 7.4 GBq(200 mCi)Lutathera 给药,并同时给予氨基酸以保护肾。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:类癌心脏病、类癌综合征、类癌肿瘤。这是一项开放标签、II 期、多中心、随机(1:1)的干预性药物临床试验。本研究将在英国 3 个中心开展。King's College Hospital NHS Foundation Trust 将作为本研究的协调中心。在本研究中,将在无法手术、生长抑素受体阳性、组织学确诊的小肠 NENs 患者中,比较 Lutathera 治疗与当前最佳支持治疗(生长抑素类似物)治疗,且这些患者在研究入组前 6 个月内按 RECIST 标准应疾病稳定。治疗组患者将接受四次 7.4 GBq(200 mCi)Lutathera 给药(每次给药时同时给予氨基酸以保护肾脏)。患者计划

【主题与分类】

主题标签:Carcinoid Heart Disease、Carcinoid Syndrome、Carcinoid Tumor。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04039516

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数据说明

疾病:类癌心脏病、类癌综合征、类癌瘤。这是一项开放标签、II期、多中心、随机(1:1)的干预性药物临床试验。该研究将在英国3个中心开展。国王学院医院NHS基金会信托将作为本研究的协调中心。在本研究中,对于无法手术、生长抑素受体阳性、组织学确诊的小肠神经内分泌肿瘤患者,将比较Lutathera治疗与当前最佳支持治疗(生长抑素类似物)的效果,且这些患者在研究入组前6个月内根据RECIST标准应处于疾病稳定状态。治疗组患者将接受四次7.4 GBq(200 mCi)Lutathera给药(每次给药时同时给予氨基酸以保护肾脏)。患者计划继续接受研究治疗,直至发生以下任一情况:1. 不可接受的毒性;2. 根据RECIST标准判定的疾病进展;3. 患者无法或不愿遵守研究程序;4.

患者撤回参与同意。最佳支持治疗组的患者将根据当地标准治疗实践,每4周接受一次生长抑素类似物治疗。两个治疗组的肿瘤反应将在177Lu-Dotatate治疗的第2和第4个周期后进行评估,对于纳入最佳支持治疗组的患者,则每16周根据RECIST标准进行评估。研究人群包括病情稳定的类癌心脏病(CHD)和类癌综合征患者。国王学院医院在过去5年中为30名类癌心脏病患者进行了手术。在审查国王学院的病历记录时,同一时期内又发现了30名不需要手术的类癌心脏病患者。参与本研究的其他中心也有类似的CHD患者群体,并设有专门的多学科团队会议和门诊。

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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