局部软组织肉瘤术前低分割3周质子或X线放疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov 的 PROSARC-1 试验,针对局部软组织肉瘤患者,研究术前低分割3周质子束治疗或X线放疗

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clinicaltrials
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医学影像预测Soft Tissue Sarcoma (Excluding GIST)Soft Tissue Sarcoma AdultSynovial SarcomasLeiomyosarcomaMyxofibrosarcoma (MFS)LiposarcomaPleomorphic Rhabdomyosarcoma
Hypofractionated, 3-week, Preoperative Proton or X-ray Radiotherapy for Patients With Localized Soft Tissue Sarcoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

局部软组织肉瘤术前低分割3周质子或X线放疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov 的 PROSARC-1 试验,针对局部软组织肉瘤患者,研究术前低分割3周质子束治疗或X线放疗。覆盖头颈、四肢或躯干壁新诊断的软组织肉瘤,包括滑膜肉瘤、平滑肌肉瘤、未分化多形性肉瘤、黏液纤维肉瘤和脂肪肉瘤等亚型。主要终点为术后120天内主要伤口并发症,计划入组110例。数据可用于评估质子治疗降低长期毒性、不增加手术并发症且不损害局部控制的效果,支持放疗方案比较与并发症预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:软组织肉瘤(排除GIST)、成人软组织肉瘤、躯干和四肢软组织肉瘤、滑膜肉瘤、平滑肌肉瘤、未分化多形性肉瘤(UPS)、黏液纤维肉瘤(MFS)、脂肪肉瘤。PROSARC-1试验的目的是研究对选定的软组织肉瘤(STS)患者采用质子束治疗(PBT)的国家个性化方法是否能在不增加手术并发症或不损害局部控制的情况下降低长期毒性。PROSARC-1是一项单臂、开放标签、多中心II期试验,由奥斯陆大学医院(OUS)肿瘤科发起。主要纳入标准是新诊断的头、颈、四肢或躯干壁STS患者。主要终点是手术后前120天内发生的主要伤口并发症(MVC)。我们预计纳入110名患者

【主题与分类】

主题标签:Soft Tissue Sarcoma (Excluding GIST)、Soft Tissue Sarcoma Adult、Synovial Sarcomas、Leiomyosarcoma、Myxofibrosarcoma (MFS)、Liposarcoma、Pleomorphic Rhabdomyosarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07169344

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

疾病:软组织肉瘤(不包括GIST)、成人软组织肉瘤、躯干和四肢软组织肉瘤、滑膜肉瘤、平滑肌肉瘤、未分化多形性肉瘤(UPS)、黏液纤维肉瘤(MFS)、脂肪肉瘤。PROSARC-1试验的目的是研究采用质子束疗法(PBT)对选定的软组织肉瘤(STS)患者进行全国性个性化治疗是否能减少长期毒性,同时不增加手术并发症或影响局部控制。PROSARC-1是一项单臂、开放标签、多中心II期试验,由奥斯陆大学医院(OUS)肿瘤科发起。主要纳入标准为新诊断的头颈部、四肢或躯干壁STS患者。主要终点是手术后120天内发生的主要伤口并发症(MVC)。我们预计在三年内纳入110名患者,所有患者将随访长达五年。挪威所有肉瘤中心均参与该研究:OUS;Haukeland大学医院(HUH);St Olavs医院(SOH)和北挪威大学医院(UNN)。

术前放疗(RT)的适应证将由各中心的肉瘤多学科(MDT)会议决定。对于纳入的患者,将分别制定一份X线放疗(XRT)计划和一份PBT计划以进行比较。每周举行的全国肉瘤放疗会议将比较这些计划,并在仔细的临床评估基础上,同时考虑基于毒性分级的阈值,推荐XRT或PBT治疗。XRT和PBT的处方剂量均为标准42.75 Gy,分15次,历时3周。PROSARC-1试验包含转化放射组学研究,旨在阐明与放疗效应相关的潜在机制。为促进未来用于个性化治疗的生物标志物研究,我们将收集多余的肿瘤组织、全血、血浆和血清。

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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