钇-90放射栓塞新辅助治疗结直肠肝转移的免疫标志物分析与剂量学研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项观察性、前瞻性、单臂、概念验证研究,评估钇-90经动脉放射栓塞(TARE)联合标准全身治疗在潜在可切除结直肠肝转移(CRLM)患者中的安全性、可行性及潜在疗效,同时评估可切除性

Fernando Gómez MuñozFernando Gómez Muñoz
clinicaltrials
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医学影像预测Colorectal Liver Metastases (CRCLM)Unresectable Colorectal Liver Metastases
Yttrium-90 Radioembolization Neoadjuvant Therapy With Immune Marker Profiling and Dosimetry for Potentially Resectable Patients With Colorectal Liver Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

钇-90放射栓塞新辅助治疗结直肠肝转移的免疫标志物分析与剂量学研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项观察性、前瞻性、单臂、概念验证研究,评估钇-90经动脉放射栓塞(TARE)联合标准全身治疗在潜在可切除结直肠肝转移(CRLM)患者中的安全性、可行性及潜在疗效,同时评估可切除性。研究假设该方案可提高局部控制率和切除率(初始不可切除患者通常低于13%),并可能延迟或减少全身治疗更换需求,最终改善不可切除肝转移患者的生存。数据可用于预测治疗反应、切除转化及生存结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结直肠肝转移(CRCLM)、不可切除结直肠肝转移。这是一项观察性、前瞻性、单臂、概念验证研究,旨在评估在临床实践中将钇-90经动脉放射栓塞(TARE)与标准全身治疗联合用于潜在可切除结直肠肝转移(CRLM)患者的安全性、可行性和潜在疗效。另外,还将评估可切除性。研究者假设,通过应用这种方法,可以实现更高的局部控制率和切除率(对于最初被认为不可切除的患者,通常低于13%)。此外,这种治疗选择预计有助于延迟或减少对(更换)全身治疗的需求,并最终改善不可切除肝转移患者的生存。所有报告以下结果的研究

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Liver Metastases (CRCLM)、Unresectable Colorectal Liver Metastases。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07406126

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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

条件:结直肠癌肝转移(CRCLM),不可切除的结直肠癌肝转移。这是一项观察性、前瞻性、单臂、概念验证研究,旨在评估在临床实践中将钇-90经动脉放射栓塞(TARE)与标准全身治疗联合应用于可能可切除的结直肠癌肝转移(CRLM)患者的安全性、可行性和潜在疗效。此外,还将评估可切除性。研究者假设,通过采用这种方法,可以实现更高的局部控制率和切除率(对于最初被认为不可切除的患者,通常低于13%)。此外,这种治疗选择预计有助于延迟或减少(转换)全身治疗的需要,并最终改善不可切除肝转移患者的生存率。所有报告消融剂量TARE结果的研究均为回顾性队列研究或病例系列。需要前瞻性数据来扩大放射栓塞的适应症和报销范围。该研究的其他目标包括:* 计算接受联合治疗患者的切除率。

  • 评估外周血和切除转移灶中的免疫标志物。
  • 构建首个算法概念,以实现个性化AI辅助的剂量测定。
  • 评估循环肿瘤DNA(ctDNA)在患者预后评估和随访中的潜在作用。
  • 确定切除时的坏死程度,并与吸收剂量相关联。

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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