Pembrolizumab联合超声诱导微泡空化治疗头颈癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项可行性试验,研究对象为复发/转移性头颈鳞状细胞癌(R/M HNSCC)患者,这些患者已具备Pembrolizumab标准治疗适应症

Thomas Jefferson UniversityThomas Jefferson University
clinicaltrials
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医学影像Head and Neck CancerHead and Neck Small Cell CarcinomaMetastatic Head and Neck CancerRecurrent Head and Neck Cancer
Pembrolizumab Plus Ultrasound-Induced Microbubble Cavitation in Head and Neck Cancer

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

Pembrolizumab联合超声诱导微泡空化治疗头颈癌

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项可行性试验,研究对象为复发/转移性头颈鳞状细胞癌(R/M HNSCC)患者,这些患者已具备Pembrolizumab标准治疗适应症。干预方案为Pembrolizumab联合Definity全氟丙烷脂质微球(Lantheus Medical Imaging),随后进行超声诱导微泡空化(UC)。患者最多接受3个周期治疗,每3周一次,并设3个月安全性随访。数据集覆盖头颈癌、头颈部小细胞癌、转移性及复发性头颈癌人群,可用于评估该联合疗法的可行性、安全性和描述性统计特征(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、头颈部小细胞癌、转移性头颈癌、复发性头颈癌。拟议研究是一项Pembrolizumab联合Definity全氟丙烷脂质微球(Lantheus Medical Imaging)后行超声诱导微泡空化(UC)的可行性试验,靶向R/M HNSCC患者,Pembrolizumab已被列为该类患者的标准治疗。患者将接受最多3个周期的治疗。参与者自开始治疗起可继续研究治疗最多3个周期,每3周一次,并进行3个月安全性随访。参与者特征和终点将通过适当的描述性统计进行总结——连续变量采用均值和标准差(或中位数和四分位距,如适用),分类变量采用频数和百分比。

【主题与分类】

主题标签:Head and Neck Cancer、Head and Neck Small Cell Carcinoma、Metastatic Head and Neck Cancer、Recurrent Head and Neck Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07501650

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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、头颈部小细胞癌、转移性头颈癌、复发性头颈癌。拟议研究是一项Pembrolizumab联合Definity全氟丙烷脂质微球(Lantheus Medical Imaging)随后进行超声诱导微泡空化(UC)的可行性试验,靶向R/M HNSCC患者,Pembrolizumab已被指示作为该类患者的标准治疗。患者将接受最多3个周期的治疗。参与者自开始治疗起可继续研究治疗最多3个周期,每3周一次,并进行3个月的安全性随访。参与者特征和终点将通过适当的描述性统计进行总结——连续变量采用均值和标准差(或中位数和四分位距,如适用),分类变量采用频数和百分比。

主要分析 在所有入组患者中,将评估可行性,其定义为研究启动后1年内入组6名参与者,并且至少80%的入组患者完成所有试验程序,包括3个周期的PD治疗和随访访视。招募可行性(主要目标次要终点)将评估为自中心启动后前12个月内入组的参与者数量。成功定义为在该时间窗内入组6名参与者。研究者将对6个月入组计数和招募率进行描述性总结。方案完成可行性(主要目标主要终点)将评估为完成所有预先规定的试验程序(截至治疗结束和主要随访时间点的所有计划访视/评估)的入组参与者比例。分母为所有入组参与者。完成状态未知或缺失将计为未完成。成功定义为至少80%的完成率。研究者将报告完成比例及其95%精确二项(Clopper-Pearson)置信区间。

Secondary Analysis As

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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