比较123I-MIBG与18F-MFBG成像在新诊断高危神经母细胞瘤患者中的应用

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断高危神经母细胞瘤患者,比较123I-MIBG与18F-MFBG两种成像在诱导结束时的评估一致性

Children's Oncology GroupChildren's Oncology Group
clinicaltrials
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基因组GanglioneuroblastomaGanglioneuroblastoma, NodularHigh Risk Neuroblastoma
Comparing 123I-MIBG and 18F-MFBG Imaging in Patients With Newly Diagnosed, High Risk Neuroblastoma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

比较123I-MIBG与18F-MFBG成像在新诊断高危神经母细胞瘤患者中的应用

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦新诊断高危神经母细胞瘤患者,比较123I-MIBG与18F-MFBG两种成像在诱导结束时的评估一致性。主要目标为估计两种中心判读在INRC缓解 designation 上的一致性,次要目标涵盖转移病灶缓解描述、Curie评分一致性及缓解分类一致性等。数据可用于神经母细胞瘤影像响应评估方法学研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:神经节神经母细胞瘤、结节性神经节神经母细胞瘤、高危神经母细胞瘤。主要目标:I. 在高危L2期和M期神经母细胞瘤患者中,估计诱导结束时由碘苄胍I-123(123I-MIBG)和氟苄胍F18(18F-MFBG)中心判读所评估的国际神经母细胞瘤缓解标准(INRC)缓解 designation 的一致性。次要目标:I. 描述诊断时和诱导结束时使用123I-MIBG和18F-MFBG成像的个体转移病灶缓解。II. 描述123I-MIBG和18F-MFBG成像之间中心Curie评分的一致性。III. 描述在接受高危治疗的患者中,由123I-MIBG和18F-MFBG评估的诱导结束缓解 designation(诱导结束缓解差 versus 诱导结束缓解好)的一致性。IV. 描述由

【主题与分类】

主题标签:Ganglioneuroblastoma、Ganglioneuroblastoma, Nodular、High Risk Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06858501

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    • 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

疾病:神经节神经母细胞瘤、结节型神经节神经母细胞瘤、高危神经母细胞瘤。主要目的:I. 评估高危L2期和M期神经母细胞瘤患者在诱导治疗结束时,通过碘[123I]苄胍(123I-MIBG)和氟[18F]苄胍(18F-MFBG)中心判读所确定的国际神经母细胞瘤疗效标准(INRC)缓解 designation 的一致性。次要目的:I. 描述诊断时和诱导结束时使用123I-MIBG和18F-MFBG成像的个体转移病灶缓解情况。II. 描述123I-MIBG和18F-MFBG成像之间中心Curie评分的一致性。III. 描述接受高危治疗的患者中,通过123I-MIBG和18F-MFBG评估的诱导结束缓解 designation(诱导结束缓解差 vs. 诱导结束缓解好)的一致性。IV. 描述接受高危治疗的患者中,通过123I-MIBG和18F-MFBG评估的原发(软组织)肿瘤缓解以及转移软组织和骨部位肿瘤缓解的INRC组成部分的一致性。探索性目的:I.

I. 描述通过123I-MIBG和18F-MFBG评估的国际神经母细胞瘤风险组分期系统(INRGSS)分期的一致性。II. 描述在高危神经母细胞瘤患者中,仅由18F-MFBG检测到而123I-MIBG未检测到的非一致性病变的自然史,并描述基于非一致性病变识别所采取的额外干预措施(包括额外影像学检查、活检和/或额外治疗)。III. 描述从诊断到诱导治疗结束时,原发性和转移性病变在18F-MFBG扫描上的标准化摄取值(SUV)变化。IV. 评估患者/家庭对123I-MIBG和18F-MFBG成像的体验。V. 描述在高危神经母细胞瘤治疗期间,使用123I-MIBG成像(Curie评分)、18F-MFBG成像(Curie评分)检测疾病与循环肿瘤脱氧核糖核酸(DNA)百分比(作为连续变量)检测之间的一致性。VI. 确定 lo

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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