使用HPPH光动力疗法治疗接受原发性或复发性头颈癌手术的患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于头颈癌患者在接受手术时联合使用HPPH光动力疗法(PDT)的临床研究

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其他回归Recurrent Salivary Gland CancerRecurrent Thyroid CancerStage I Basal Cell Carcinoma of the LipStage I Follicular Thyroid CancerStage I Papillary Thyroid CancerStage I Salivary Gland CancerStage II Basal Cell Carcinoma of the LipStage II Follicular Thyroid CancerStage II Papillary Thyroid CancerStage II Salivary Gland Cancer
Photodynamic Therapy Using HPPH in Treating Patients Undergoing Surgery for Primary or Recurrent Head and Neck Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

使用HPPH光动力疗法治疗接受原发性或复发性头颈癌手术的患者

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于头颈癌患者在接受手术时联合使用HPPH光动力疗法(PDT)的临床研究。覆盖的疾病包括复发性口腔腺样囊性癌、唇基底细胞癌、鼻腔鼻窦嗅神经母细胞瘤、内翻性乳头状瘤、鼻咽及口咽淋巴上皮瘤、隐匿原发转移性鳞状颈癌和鼻腔鼻窦中线致死性肉芽肿等。主要目标是在4个研究光剂量水平(30、50、60和75)中确定PDT的最大耐受剂量(MTD);次要目标包括初步观察辅助PDT的疗效(如肿瘤复发率)以及测定HPPH的摄取与分布。可用于头颈癌光动力治疗的剂量探索与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复发性口腔腺样囊性癌,复发性唇基底细胞癌,复发性鼻腔鼻窦嗅神经母细胞瘤,复发性鼻腔鼻窦内翻性乳头状瘤,复发性鼻咽淋巴上皮瘤,复发性口咽淋巴上皮瘤,复发性隐匿原发转移性鳞状颈癌,复发性鼻腔鼻窦中线致死性肉芽肿。主要目标:I. 在复发性或原发性头颈癌患者中,确定PDT联合手术时4个研究光剂量水平(30、50、60和75)中的最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 初步观察辅助PDT在这些患者中的疗效(即肿瘤复发率)。II. 确定HPPH的摄取和分布(当fea

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Salivary Gland Cancer、Recurrent Thyroid Cancer、Stage I Basal Cell Carcinoma of the Lip、Stage I Follicular Thyroid Cancer、Stage I Papillary Thyroid Cancer、Stage I Salivary Gland Cancer、Stage II Basal Cell Carcinoma of the Lip、Stage II Follicular Thyroid Cancer、Stage II Papillary Thyroid Cancer、Stage II Salivary Gland Cancer。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00470496

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

病症:复发性口腔腺样囊性癌、复发性唇基底细胞癌、复发性鼻旁窦和鼻腔嗅神经母细胞瘤、复发性鼻旁窦和鼻腔内翻性乳头状瘤、复发性鼻咽淋巴上皮瘤、复发性口咽淋巴上皮瘤、复发性转移性鳞状颈癌伴隐匿原发灶、复发性鼻旁窦和鼻腔中线致死性肉芽肿。主要目标:I. 在复发性或原发性头颈癌患者中,确定光动力疗法(PDT)与手术联合应用时,在4个研究光剂量水平(30、50、60和75)中的最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 对这些患者辅助PDT的初步疗效(即肿瘤复发率)进行观察。II. 在复发性切除标本中确定HPPH的摄取和分布(在可行的情况下)。III. 观察伤口并发症。大纲:这是一项激光光剂量递增研究。患者在第1天接受HPPH静脉注射(IV),持续1小时。患者在第2天接受手术,随后对整个瘤床进行激光照射。

研究治疗完成后,患者在1个月和3个月时进行随访,此后由主治医师酌情定期随访。

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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