Cytochlor与Tetrahydrouridine作为放射增敏剂联合顺铂与放疗治疗口腔或口咽晚期鳞状细胞癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为头颈癌,具体针对口腔或口咽晚期鳞状细胞癌患者。源站描述了一项临床试验,主要目标包括确定Cytochlor在II期试验中的剂量范围、评估Cytochlor与Tetrahydrouridine及同步放疗后单独放疗的安全性和毒性特征、测定癌细胞与正常

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医学影像Head and Neck Cancer
Cytochlor and Tetrahydrouridine as Radiosensitizers and Cisplatin Combined With Radiation Therapy in Treating Patients With Advanced Squamous Cell Carcinoma of the Oral Cavity (Mouth) or Oropharynx (Throat)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Cytochlor与Tetrahydrouridine作为放射增敏剂联合顺铂与放疗治疗口腔或口咽晚期鳞状细胞癌患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为头颈癌,具体针对口腔或口咽晚期鳞状细胞癌患者。源站描述了一项临床试验,主要目标包括确定Cytochlor在II期试验中的剂量范围、评估Cytochlor与Tetrahydrouridine及同步放疗后单独放疗的安全性和毒性特征、测定癌细胞与正常细胞DNA中掺入Cytochlor的百分比以及肿瘤与正常组织中5-氯尿嘧啶替代胸腺嘧啶的百分比;次要目标包括确定组织选择性及血清和尿液中Cytochlor及其代谢物水平。数据可用于放射增敏与化疗联合放疗的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:头颈癌。目的:主要 基于安全性、毒性和组织选择性,确定用于II期试验的Cytochlor剂量范围,受试者为口腔或口咽晚期鳞状细胞癌患者。 确定Cytochlor、Tetrahydrouridine和同步放疗后单独放疗在这些患者中的安全性和毒性特征。 确定接受该方案治疗的患者DNA中掺入Cytochlor的癌细胞与正常细胞的百分比。 确定接受该方案治疗的患者肿瘤与正常组织中5-氯尿嘧啶替代胸腺嘧啶的百分比。次要 确定该方案在这些患者中的组织选择性。 确定联合治疗期间这些患者血清和尿液中Cytochlor及其代谢物的水平,并

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00077051

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:头颈部癌症。目的:主要 * 基于安全性、毒性和组织选择性,确定用于II期试验的cytochlor剂量范围,适用于晚期口腔或口咽鳞状细胞癌患者。 * 确定cytochlor、四氢尿苷和同步放疗后单独放疗在这些患者中的安全性和毒性特征。 * 确定接受此方案治疗的患者中,癌细胞与正常细胞将cytochlor整合到DNA中的百分比。 * 确定接受此方案治疗的患者肿瘤与正常组织中5-氯尿嘧啶替代胸腺嘧啶的百分比。次要 * 确定此方案在这些患者中的组织选择性。 * 在联合治疗期间及开始单独放疗前,测定这些患者血清和尿液中cytochlor及其代谢物的水平。 * 确定此方案在这些患者中的药代动力学。大纲:这是一项cytochlor的开放标签、剂量递增研究。

患者在第1周接受四氢尿苷静脉注射5分钟,随后接受cytochlor静脉注射3天,第2-4周每周5天,并在第2周和第5周接受顺铂静脉注射30-60分钟一次。患者在第2-7周每周还接受5次放疗。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下继续治疗。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的cytochlor,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为3名患者中有1名或6名患者中有3名出现剂量限制性毒性的剂量。患者在1个月时随访,之后3个月内每月随访一次,随后每3个月随访一次至1年,每4个月随访一次至1年,每6个月随访一次至1年,此后每年随访一次。预计入组:本研究将在2年内共入组3-18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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