头颈癌新辅助化疗联合PD-1抑制治疗降阶研究(NeoScorch HN)

NeoScorch HN 是一项单中心多站点 II 期试验数据集,纳入新诊断的局部晚期、组织学确诊且适合根治性治疗的头颈癌患者,共设 3 个队列、每队列 25 例

Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns HopkinsSidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns Hopkins
clinicaltrials
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音频分类Head and Neck CancerSquamous Cell CarcinomaOral Cavity CancerOropharyngeal CancerLaryngeal CancerSinonasal Squamous Cell CarcinomaSkull Base Tumors
Neoadjuvant Chemotherapy and Programmed Cell Death Protein 1(PD-1) Inhibition for Head and Neck Cancer Treatment De-escalation (NeoScorch HN)

基本信息

模态
音频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

头颈癌新辅助化疗联合PD-1抑制治疗降阶研究(NeoScorch HN)

NeoScorch HN 是一项单中心多站点 II 期试验数据集,纳入新诊断的局部晚期、组织学确诊且适合根治性治疗的头颈癌患者,共设 3 个队列、每队列 25 例。患者接受新辅助化疗免疫治疗及标准辅助治疗,三个队列分别对应头颈癌外科降阶的不同方面,涵盖 HPV 阴性头颈鳞癌、HPV 相关头颈癌等。数据可用于头颈癌治疗降阶策略的分层研究与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:头颈癌、鳞状细胞癌、口腔癌、口咽癌、喉癌、鼻窦鳞状细胞癌、HPV(人乳头瘤病毒)相关癌、颅底肿瘤。NeoScorch HN 研究是一项单中心多站点 II 期试验,纳入 3 个队列、每队列 25 例患者,对象为新诊断的局部晚期、组织学确诊、适合根治性治疗的头颈癌患者,他们将接受新辅助化疗免疫治疗以及标准辅助治疗。三个队列涵盖头颈癌外科降阶的三个不同方面。第一队列包括人乳头瘤病毒非依赖(HPV-)头颈鳞状细胞癌。第二队列包括具有影像学证据的 HPV 相关头颈癌。

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer、Squamous Cell Carcinoma、Oral Cavity Cancer、Oropharyngeal Cancer、Laryngeal Cancer、Sinonasal Squamous Cell Carcinoma、Skull Base Tumors。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07209189

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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:头颈癌、鳞状细胞癌、口腔癌、口咽癌、喉癌、鼻窦鳞状细胞癌、HPV(人乳头瘤病毒)相关癌、颅底肿瘤。NeoScorch HN研究是一项单机构多中心II期试验,包括3个队列,每个队列25例患者,纳入新诊断的局部区域晚期、组织学确诊、适合根治性治疗的头颈癌患者,这些患者将接受新辅助化疗免疫治疗以及标准治疗辅助治疗。三个队列涵盖头颈癌手术降阶梯治疗的三个不同方面。第一队列包括人乳头瘤病毒非依赖型(HPV-)头颈部鳞状细胞癌。第二队列包括HPV相关头颈癌,且影像学显示颈部淋巴结病变存在结外侵犯。第三队列专门纳入鼻窦腔和颅底恶性肿瘤,这类肿瘤具有侵犯眼眶、颅底和上颌骨的倾向。

这三个队列的手术治疗均伴有显著并发症,包括吞咽、言语和视力等方面的问题。

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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