远程测听监测接受顺铂和/或放疗的头颈鳞癌患者治疗相关听力损失
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受顺铂和/或放疗的头颈部鳞状细胞癌患者,涵盖临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、头颈部皮肤鳞状细胞癌、原发不明头颈癌、下咽鳞癌、喉鳞癌及转移性头颈部鳞癌等病种

基本信息
资源简介
远程测听监测接受顺铂和/或放疗的头颈鳞癌患者治疗相关听力损失
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受顺铂和/或放疗的头颈部鳞状细胞癌患者,涵盖临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、头颈部皮肤鳞状细胞癌、原发不明头颈癌、下咽鳞癌、喉鳞癌及转移性头颈部鳞癌等病种。主要目标是评估向晚期或居住距离超过120英里的患者提供远程测听干预能否提高耳毒性监测的整体参与率,次要目标为估计顺铂诱导听力损失的发生率与严重程度,并探索参与监测的潜在障碍。可用于听力损失风险预测、监测依从性分析及肿瘤治疗毒性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC v8、头颈部皮肤鳞状细胞癌、原发不明头颈癌、头颈部鳞状细胞癌、下咽鳞状细胞癌、喉鳞状细胞癌、转移性头颈部皮肤鳞状细胞癌、转移性头颈部鳞状细胞癌。主要目标:I. 确定向晚期疾病或居住距离超过120英里的患者提供远程测听靶向干预是否能提高耳毒性监测的整体参与率。次要目标:I. 估计头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中顺铂诱导听力损失的发生率和严重程度。第三级/探索性目标:I. 识别耳毒性监测参与的潜在障碍,来自
【主题与分类】
主题标签:Head and Neck Squamous Cell Carcinoma、Hypopharyngeal Squamous Cell Carcinoma、Laryngeal Squamous Cell Carcinoma、Nasopharyngeal Squamous Cell Carcinoma、Oral Cavity Squamous Cell Carcinoma、Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma、Paranasal Sinus Squamous Cell Carcinoma、Stage IV Laryngeal Cancer AJCC v8、Stage IV Sinonasal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06662058
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06662058
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:临床IV期HPV介导(p16阳性)口咽癌AJCC第8版、头颈部皮肤鳞状细胞癌、原发不明的头颈部癌、头颈部鳞状细胞癌、下咽鳞状细胞癌、喉鳞状细胞癌、转移性头颈部皮肤鳞状细胞癌、转移性头颈部鳞状细胞癌。主要目的:I. 确定对晚期疾病患者或居住距离超过120英里的患者提供远程听力检测的针对性干预是否能提高耳毒性监测的总体参与率。次要目的:I. 评估头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中顺铂诱导听力损失的发生率和严重程度。第三/探索性目的:I. 从患者角度识别参与耳毒性监测的潜在障碍。方案概述:患者被随机分配到2组中的1组。第I组:患者在Winship Emory Midtown(WEM)于基线时以及化疗和/或放疗后3个月和12个月时接受听力检测。
第二组:居住地距离不超过120英里或未患IV期疾病的患者被分配至第一组。居住地距离超过120英里或患有IV期疾病的患者被分配至第二组。第一组(常规):患者在基线时以及化疗和/或放疗后3个月和12个月时在WEM接受听力测试,与第一组相同。第二组(干预):患者在基线时在WEM接受听力测试,并在化疗和/或放疗后3个月和12个月时,可选择离家更近的地方进行听力测试或自我管理的远程听力测试。
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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