Lutathera治疗外照射放疗后不可手术进展性脑膜瘤

覆盖1级、2级、3级、复发及不可切除脑膜瘤人群,主要评估6个月无进展生存率,次要评估总生存、无进展生存及毒性,并包含相关性研究目标

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clinicaltrials
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医学影像预测Grade 1 MeningiomaGrade 2 MeningiomaGrade 3 MeningiomaRecurrent MeningiomaUnresectable Meningioma
Lutathera for the Treatment of Inoperable, Progressive Meningioma After External Beam Radiation Therapy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

Lutathera治疗外照射放疗后不可手术进展性脑膜瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Lutathera(lutetium Lu 177 dotatate)治疗外照射放疗后不可手术、进展性复发脑膜瘤的研究。覆盖1级、2级、3级、复发及不可切除脑膜瘤人群,主要评估6个月无进展生存率,次要评估总生存、无进展生存及毒性,并包含相关性研究目标。可用于脑膜瘤治疗疗效与安全性预测建模及临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:1级脑膜瘤、2级脑膜瘤、3级脑膜瘤、复发性脑膜瘤、不可切除脑膜瘤。主要目标:I. 通过6个月无进展生存(PFS)率评估lutetium Lu 177 dotatate(LUTATHERA)治疗复发性1级脑膜瘤患者的疗效。II. 通过6个月PFS率评估LUTATHERA治疗复发性2级或3级脑膜瘤患者的疗效。次要目标:I. 确定复发性脑膜瘤患者在LUTATHERA治疗期间或之后的总生存期(按级别队列)。II. 确定复发性脑膜瘤患者在LUTATHERA治疗期间或之后的无进展生存期(按级别队列)。III. 确定LUTATHERA治疗复发性脑膜瘤患者的毒性。相关性研究目标:I. 评估

【主题与分类】

主题标签:Grade 1 Meningioma、Grade 2 Meningioma、Grade 3 Meningioma、Recurrent Meningioma、Unresectable Meningioma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04082520

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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

疾病:1级脑膜瘤、2级脑膜瘤、3级脑膜瘤、复发性脑膜瘤、不可切除性脑膜瘤。主要目标:I. 评估镥Lu 177 dotatate(LUTATHERA)治疗复发性1级脑膜瘤患者的疗效,以6个月无进展生存(PFS)率衡量。II. 评估LUTATHERA治疗复发性2级或3级脑膜瘤患者的疗效,以6个月PFS率衡量。次要目标:I. 确定复发性脑膜瘤患者在LUTATHERA治疗期间或之后的总体生存期(按级别队列)。II. 确定复发性脑膜瘤患者在LUTATHERA治疗期间或之后的无进展生存期(按级别队列)。III. 确定LUTATHERA治疗复发性脑膜瘤患者的毒性。相关研究目标:I.

I. 使用Promise-10、简明疲劳量表(BFI)和Mayo患者调查美国国家综合癌症网络(NCCN)-癌症治疗功能评估(FACT)脑症状指数问卷-24(FBrSI-24)(第2版)工具,评估治疗对患者生活质量(QOL)的影响。II. 比较标准治疗脑磁共振成像(MRI)与镓Ga 68-DOTATATE(68Ga-DOTATATE)正电子发射断层扫描(PET)成像之间的反应评估。III. 确定复发性脑膜瘤患者在LUTATHERA治疗期间或之后的最佳客观反应(Macdonald标准)。IV. 确定复发性脑膜瘤患者在LUTATHERA治疗期间或之后以死亡为竞争风险的局部控制持续时间(按级别队列)。V. 对LUTATHERA递送的辐射剂量进行定量剂量学分析:Va. 确定目标脑膜瘤的治疗内剂量学;Vb. 将LUTATHERA的治疗反应与所接受的目标剂量相关联;Vc. 确定肾脏和其他腹部器官的治疗内剂量学。

大纲:患者接受镓Ga 68-DOTATATE静脉注射(IV),并接受PE检查

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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