术中[Cu64]DOTATATE追踪脑膜瘤的可行性研究

研究评估术中肿瘤检测的可行性,并利用术前与术后PET的标准化摄取值验证伽马计数测量;次要目标包括将术中追踪结果与病理标志物(WHO分级、Ki-67、SSTR2A、ER、PR表达)进行关联,以及评估切除后伽马计数与纵向PET随访的相关性;探索性目标为建立术中肿瘤追踪整合的最佳实践

Weill Medical College of Cornell UniversityWeill Medical College of Cornell University
clinicaltrials
浏览 3
医学影像Meningioma
Feasibility of Intraoperative Tracing of Meningioma Using [Cu64]DOTATATE

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

术中[Cu64]DOTATATE追踪脑膜瘤的可行性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦脑膜瘤术中[Cu64]DOTATATE追踪的可行性研究。研究评估术中肿瘤检测的可行性,并利用术前与术后PET的标准化摄取值验证伽马计数测量;次要目标包括将术中追踪结果与病理标志物(WHO分级、Ki-67、SSTR2A、ER、PR表达)进行关联,以及评估切除后伽马计数与纵向PET随访的相关性;探索性目标为建立术中肿瘤追踪整合的最佳实践。数据可用于脑膜瘤术中检测方法学与影像-病理关联研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑膜瘤。目标:主要目标:本试点研究的主要目标是评估使用[Cu64]DOTATATE进行术中肿瘤检测的可行性。研究团队进一步希望利用术前和术后正电子发射断层扫描(PET)标准化摄取值(SUV)验证伽马计数测量。次要目标:使用常规外科护理中获取的样本,将术中追踪发现与病理标志物(世界卫生组织分级(WHO分级)、Ki-67、生长抑素受体2表达(SSTR2A表达)、雌激素受体表达(ER表达)、孕激素受体表达(PR表达))进行关联。评估切除后伽马计数与纵向PET随访的相关性。探索性目标:建立术中肿瘤追踪整合的最佳实践

【主题与分类】

主题标签:Meningioma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06377371

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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:脑膜瘤。目的:主要目的:本试点研究的主要目的是评估使用[Cu64]DOTATATE进行术中肿瘤检测的可行性。研究团队进一步希望使用术前和术后正电子发射断层扫描(PET)标准化摄取值(SUV)来验证伽马计数测量。次要目的:将术中示踪发现与常规手术护理中获取的样本的病理标志物(世界卫生组织分级(WHO分级)、Ki-67、生长抑素受体2表达(SSTR2A表达)、雌激素受体表达(ER表达)、孕激素受体表达(PR表达))进行关联。评估切除后伽马计数与纵向PET随访的相关性。探索性目的:建立将使用neoprobe的术中肿瘤示踪整合到手术工作流程中的最佳实践。根据肿瘤位置、MRI特征等确定最受益于术中示踪的手术候选者。

总体设计:这是一项单中心前瞻性观察性初步研究,旨在确定使用[Cu64]DOTATATE进行术中肿瘤检测的可行性。将纳入20例经传统磁共振成像(MRI)诊断为脑膜瘤且为手术切除候选者的患者。入组工作将由神经外科的同事(同时也是本研究的研究者)协助完成,主要研究者(PI)与他们已有多年合作,并拥有持续的转诊来源(约每周5例患者)。随后,患者将在手术前12-24小时接受术前[Cu64]DOTATATE PET/MRI检查。鉴于[Cu64]DOTATATE的半衰期远长于[Ga68]DOTATATE,它特别适合这一应用,允许患者注射一次临床批准剂量后,立即接受正电子发射断层扫描和磁共振成像扫描(PET/MR

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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