子宫内膜癌或宫颈癌术后质子或调强放疗比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕子宫内膜癌或宫颈癌术后比较质子放疗与调强放疗(IMRT)的临床研究,涉及宫颈癌、子宫内膜癌、子宫内膜异位症和盆腔炎性疾病

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表格预测Cervical CarcinomaEndometrial CarcinomaEndometriosisPelvic Inflammatory Disease
Comparison of Proton or Intensity Modulated Radiation Therapy After Surgery for Endometrial or Cervical Cancer

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

子宫内膜癌或宫颈癌术后质子或调强放疗比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕子宫内膜癌或宫颈癌术后比较质子放疗与调强放疗(IMRT)的临床研究,涉及宫颈癌、子宫内膜癌、子宫内膜异位症和盆腔炎性疾病。主要目标是评估质子放疗在治疗结束时急性胃肠道毒性是否低于 IMRT,以 EPIC 肠道域测量;次要目标包括肠道与膀胱 DVH 与相应毒性的关联、泌尿毒性、FACT 宫颈域健康状态以及 2 级以上血液学毒性。可用于放疗毒性预测与疗效比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:宫颈癌、子宫内膜癌、子宫内膜异位症、盆腔炎性疾病。主要目标:I. 评估与调强放疗(IMRT)相比,质子放疗(RT)在治疗结束时是否与更低的急性胃肠道毒性相关,以扩展前列腺癌指数综合(EPIC)肠道域测量。次要目标:I. 分别检查肠道和膀胱剂量体积直方图(DVH)与肠道和膀胱毒性的关联。II. 评估与 IMRT 相比,质子 RT 是否改善泌尿毒性发生率,以 EPIC 泌尿域测量。III. 确定与 IMRT 相比,质子 RT 是否改善健康状况,以癌症治疗功能评估(FACT)宫颈域测量。IV. 确定质子 RT 是否减少 2 级以上血液学毒性(

【主题与分类】

主题标签:Cervical Carcinoma、Endometrial Carcinoma、Endometriosis、Pelvic Inflammatory Disease。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04567771

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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:宫颈癌、子宫内膜癌、子宫内膜异位症、盆腔炎性疾病。主要目的:I. 评估与调强放射治疗(IMRT)相比,质子放射治疗(RT)是否与治疗结束时急性胃肠道毒性较低相关,采用扩展前列腺癌综合指数(EPIC)肠道领域进行测量。次要目的:I. 分别检查肠道和膀胱剂量体积直方图(DVH)与肠道和膀胱毒性的关联。II. 评估与IMRT相比,质子RT是否改善泌尿毒性发生率,采用EPIC泌尿领域进行测量。III. 确定与IMRT相比,质子RT是否改善健康状况,采用癌症治疗功能评估(FACT)宫颈领域进行测量。IV. 确定与IMRT相比,质子RT是否减少2级及以上血液学毒性(不良事件通用术语标准[CTCAE]版本[v]4.0)。V. 评估接受质子RT和IMRT的患者之间的无进展生存期和总生存期。VI.

使用欧洲五维健康量表(EQ-5D)问卷,确定质子放疗与IMRT相比是否能改善患者整体生活质量。探索性目标:I. 评估同时或放疗后耐受化疗的能力。II. 将骨髓DVH与骨髓功能及同时或放疗后耐受化疗的能力进行相关性分析。III. 将肠道和皮肤DVH与急性毒性进行相关性分析。IV. 评估患者报告的胃肠道(GI)毒性作为分配治疗方案预测因素的价值,以及医生报告的GI毒性作为分配治疗方案预测因素的价值。V. 在参照过去7天的情况下,确认EPIC肠道和泌尿领域的有效性。方案概要:患者接受标准治疗的质子或调强放射治疗。患者还在基线、放疗结束时以及放疗后1个月、1年和3年时完成生活质量问卷和不良事件评估,每次耗时10-15分钟。

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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