头颈癌放疗联合西妥昔单抗对比放疗联合化疗研究(不适合顺铂者)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于不适合接受顺铂的局部晚期头颈癌患者,比较放疗联合卡铂和紫杉醇与放疗联合西妥昔单抗的疗效

基本信息
资源简介
头颈癌放疗联合西妥昔单抗对比放疗联合化疗研究(不适合顺铂者)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于不适合接受顺铂的局部晚期头颈癌患者,比较放疗联合卡铂和紫杉醇与放疗联合西妥昔单抗的疗效。覆盖临床I-III期HPV介导(p16阳性)口咽癌、头颈鳞状细胞癌、III期下咽癌、喉癌、唇及口腔癌、p16阴性口咽癌等AJCC v8分期人群。主要目标是评估无进展生存期改善情况,次要目标包括总生存期比较。可用于头颈癌治疗方案的疗效预测与生存分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床I期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、临床II期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、临床III期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、头颈鳞状细胞癌、III期下咽癌AJCC v8、III期喉癌AJCC v8、III期唇及口腔癌AJCC v8、III期口咽(p16阴性)癌AJCC v8。主要目的:I. 确定在存在顺铂禁忌症的局部晚期头颈癌(HNC)患者中,放疗(RT)联合同期卡铂和紫杉醇(RT + 卡铂和紫杉醇[CP])与放疗联合同期西妥昔单抗(RT + 西妥昔单抗[Cetux])相比,是否改善无进展生存期(PFS)。次要目的:I. 比较总生存期(OS)
【主题与分类】
主题标签:Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Stage III Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVA Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IVB Laryngeal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07441681
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07441681
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:临床I期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,临床II期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,临床III期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版,头颈部鳞状细胞癌,III期下咽癌AJCC第8版,III期喉癌AJCC第8版,III期唇及口腔癌AJCC第8版,III期口咽(p16阴性)癌AJCC第8版。主要目的:I. 确定在顺铂禁忌的局部晚期头颈癌(HNC)患者中,放疗(RT)联合同步卡铂和紫杉醇(RT + 卡铂和紫杉醇[CP])与放疗联合同步西妥昔单抗(RT + 西妥昔单抗[Cetux])相比,是否改善无进展生存期(PFS)。次要目的:I. 比较RT+CP与RT + Cetux之间的总生存期(OS)。II. 在p16阴性和p16阳性亚组内按研究组比较PFS和OS。III. 比较RT+CP与RT + Cetux的安全性和毒性。IV. 比较RT+CP与RT + Cetux的失败模式(局部区域和远处)及竞争性死亡原因。V.
比较RT+CP与RT+西妥昔单抗两组在饮食、进食及言语行为方面的变化。大纲:患者被随机分配至2个治疗组之一。第1组:患者接受调强放射治疗(IMRT),每周5天,共35次治疗。自放疗前7天内开始,患者接受西妥昔单抗静脉负荷剂量(IV),随后在每个周期的第1天与放疗同步给药。在无疾病进展或不可接受毒性的情况下,周期每7天重复一次,共7个周期。患者在研究期间接受计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)及血样采集。患者可在筛查期间接受PET扫描或磁共振成像(MRI)。第2组:患者接受IMRT,每周5天,共35次治疗。自放疗第1天开始,患者在每个周期的第1天接受卡铂静脉给药和紫杉醇同步治疗。在无疾病进展的情况下,周期每7天重复一次,共7个周期。
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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