伏立诺他治疗局部晚期、复发或转移性腺样囊性癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为伏立诺他(vorinostat)治疗局部晚期、复发或转移性腺样囊性癌的临床研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像预测Recurrent Salivary Gland CarcinomaSalivary Gland Adenoid Cystic CarcinomaTongue Carcinoma
医学影像Vorinostat in Treating Patients With Locally Advanced, Recurrent, or Metastatic Adenoid Cystic Carcinoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

伏立诺他治疗局部晚期、复发或转移性腺样囊性癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为伏立诺他(vorinostat)治疗局部晚期、复发或转移性腺样囊性癌的临床研究。覆盖复发性口腔腺样囊性癌、复发性唾液腺癌、唾液腺腺样囊性癌,以及 AJCC v6/v7 分期的 III 期、IVA 期、IVB 期大唾液腺癌和口腔腺样囊性癌。主要目标为基于 RECIST 1.1 标准评估客观缓解率,次要目标包括安全性、耐受性、肿瘤缓解时间、缓解持续时间等。可用于肿瘤治疗反应预测、疗效与安全性分析等研究(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、复发性唾液腺癌、唾液腺腺样囊性癌、III期大唾液腺癌 AJCC v7、III期口腔腺样囊性癌 AJCC v6 和 v7、IVA期大唾液腺癌 AJCC v7、IVA期口腔腺样囊性癌 AJCC v6 和 v7、IVB期大唾液腺癌 AJCC v7。主要目标:I. 通过缓解率(基于实体瘤疗效评价标准 [RECIST] 1.1 标准)评估伏立诺他治疗局部晚期、复发或转移性腺样囊性癌(ACC)患者的疗效。次要目标:I. 表征伏立诺他在该患者人群中的安全性和耐受性。II. 评估肿瘤缓解时间(TTR)。III. 评估缓解持续时间(RD)。IV. 评估 prog

【主题与分类】

主题标签:Recurrent Salivary Gland Carcinoma、Salivary Gland Adenoid Cystic Carcinoma、Tongue Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01175980

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    • 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:复发性口腔腺样囊性癌、复发性涎腺癌、涎腺腺样囊性癌、III期大涎腺癌AJCC v7、III期口腔腺样囊性癌AJCC v6和v7、IVA期大涎腺癌AJCC v7、IVA期口腔腺样囊性癌AJCC v6和v7、IVB期大涎腺癌AJCC v7。主要目标:I. 通过缓解率(基于实体瘤疗效评价标准[RECIST]1.1标准)评估伏立诺他治疗局部晚期、复发性或转移性腺样囊性癌(ACC)患者的疗效。次要目标:I. 描述伏立诺他在该患者群体中的安全性和耐受性特征。II. 评估至肿瘤缓解时间(TTR)。III. 评估缓解持续时间(RD)。IV. 评估无进展生存期(PFS)。V. 评估总生存期(OS)。第三目标:I.

I. 评估一周期化疗后正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)的代谢反应与根据标准解剖学反应评价标准(RECIST)确定的后续最佳肿瘤反应之间的关联。II. 评估第一和第二化疗周期后PET/CT的代谢反应与无进展生存期(PFS)之间的关联。III. 评估从受益于辛二酰苯胺异羟肟酸(SAHA)治疗的患者和未表现出持久获益的患者的福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE)组织块中肿瘤细胞的流式分选二倍体、非整倍体和四倍体群体。IV. 使用寡核苷酸比较基因组杂交(CGH)芯片对每个细胞群体的基因组进行分析。V. 对所选每位患者的分选肿瘤群体和匹配的生殖系样本进行全外显子分析。VI. 评估稳定疾病持续时间(SDD)。VII. 评估肿瘤石蜡块中对伏立诺他治疗的反应与RAD23同源物B(HR23B)之间的关联。VIII.

回顾性比较容积密度(存活肿瘤体积=VTV)与cr中靶病灶预先确定的RECIST标准

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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