诱导化疗及免疫治疗后缓解的局部晚期鼻咽癌减量对比常规剂量调强放疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07328841

标准获取流程：

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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
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数据说明

条件：鼻咽癌（NPC）。在一项前瞻性临床试验中，在全程免疫治疗下，采用铂类化疗联合免疫治疗方案作为诱导治疗方案。Ⅳa期（AJCC第8版）鼻咽癌患者，诱导治疗后达到部分缓解（PR）或完全缓解（CR），且EBV DNA降至零或低于检测下限者，按1：1比例随机分组。一组接受减量放疗联合同步化免疫治疗，另一组接受常规剂量放疗联合同步化免疫治疗。通过随访观察两组在生存预后、并发症发生率及生活质量方面的差异。旨在评估在确保3年无进展生存（PFS）非劣效的前提下，减量放疗在≥3级放疗相关毒性（尤其是口干、吞咽困难和听力下降）及生活质量方面是否具有优势或显著改善。

因此，本研究探讨在诱导治疗后影像学评估达到完全缓解/部分缓解且EBV DNA降至零的局部晚期鼻咽癌患者中，进一步降低放疗剂量的治疗策略是否适用。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。