SIOPEN高危神经母细胞瘤研究2

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录SIOPEN高危神经母细胞瘤研究2的试验信息,为国际多中心、开放标签、随机III期试验,包含三个序贯随机化,评估诱导化疗、巩固化疗和放疗对高危神经母细胞瘤患者的疗效

Gustave Roussy, Cancer Campus, Grand ParisGustave Roussy, Cancer Campus, Grand Paris
clinicaltrials
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其他预测High-Risk Neuroblastoma
High-Risk Neuroblastoma Study 2 of SIOP-Europa-Neuroblastoma (SIOPEN)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

SIOPEN高危神经母细胞瘤研究2

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录SIOPEN高危神经母细胞瘤研究2的试验信息,为国际多中心、开放标签、随机III期试验,包含三个序贯随机化,评估诱导化疗、巩固化疗和放疗对高危神经母细胞瘤患者的疗效。第一个随机化比较两种诱导化疗方案,主要终点为随机化起3年EFS;第二个随机化比较单次HDC与串联HDC,主要终点为R-HDC随机化起3年EFS。数据可用于了解该试验设计与终点定义,支持疗效预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高危神经母细胞瘤、化疗免疫治疗反应不足的患者。这是一项国际多中心、开放标签、随机III期试验,包括三个序贯随机化,旨在评估诱导化疗、巩固化疗和放疗对高危神经母细胞瘤患者的疗效。第一个随机化(R-I)将在III期试验背景下比较两种诱导化疗(RAPID COJEC和GPOH方案)的疗效。主要终点为从随机化日期起的3年EFS。R-I随机化将按年龄、分期、MYCN状态和国家进行分层。第二个随机化(R-HDC)将比较单次HDC(Bu-Mel)与串联HDC(先Thiotepa后Bu-Mel)的疗效。主要终点为从R-HDC随机化日期计算的3年EFS。R-HDC随机化将分层

【主题与分类】

主题标签:High-Risk Neuroblastoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04221035

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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:高危神经母细胞瘤,对化疗免疫治疗应答不足的患者。这是一项国际多中心、开放标签、随机III期试验,包含三个序贯随机分组,旨在评估诱导化疗、巩固化疗及放疗对高危神经母细胞瘤患者的疗效。第一个随机分组(R-I)将在III期试验背景下比较两种诱导化疗方案(RAPID COJEC方案与GPOH方案)的疗效。主要终点为自随机分组之日起计算的3年无事件生存期(EFS)。R-I随机分组将按年龄、分期、MYCN状态和国家进行分层。第二个随机分组(R-HDC)将比较单次大剂量化疗(HDC)方案Bu-Mel与序贯大剂量化疗方案(先噻替派后Bu-Mel)的疗效。主要终点为自R-HDC随机分组之日起计算的3年EFS。R-HDC随机分组将按年龄、分期、MYCN状态、诱导化疗方案、诱导期应答及国家进行分层。将根据手术后及HDC后是否存在肉眼可见的残留病灶,评估局部治疗在该III期试验背景下的影响。

对于存在宏观残留病灶的情况,将随机分配接受术前瘤床21.6 Gy放疗(R-RTx)与相同治疗加残留肿瘤序贯加量额外14.4 Gy放疗。R-RTx的主要终点为自R-RTx随机化之日起的3年EFS。R-RTx随机化将按年龄、分期、MYCN状态、诱导化疗方案、HDC方案和国家进行分层。对于无宏观残留病灶的情况,将对术前瘤床给予21.6 Gy放疗。

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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