基于CT与MRI计划的前列腺癌高剂量率近距离放疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌高剂量率近距离放疗的治疗计划方式比较,覆盖Stage I至III期前列腺癌患者

Emory UniversityEmory University
clinicaltrials
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医学影像预测Prostate CarcinomaStage I Prostate Cancer AJCC v8Stage II Prostate Cancer AJCC v8Stage III Prostate Cancer AJCC v8
CT- Versus MRI-Based Planning for High-Dose-Rate Prostate Brachytherapy for Prostate Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

基于CT与MRI计划的前列腺癌高剂量率近距离放疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌高剂量率近距离放疗的治疗计划方式比较,覆盖Stage I至III期前列腺癌患者。主要目标是采用EPIC-26尿失禁域评分,比较使用MRI与不使用MRI计划时患者报告泌尿毒性的急性变化;次要目标包括比较EPIC-26泌尿刺激/梗阻、肠道和性功能域评分的急慢性变化,以及医师报告的CTCAE急慢性2级及以上泌尿生殖系统毒性的累积发生率。可用于放疗计划对患者报告结局与毒性影响的分析与预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前列腺癌、Stage I 前列腺癌 AJCC v8、Stage II 前列腺癌 AJCC v8、Stage III 前列腺癌 AJCC v8。主要目标:I. 使用扩展前列腺癌指数综合-26(EPIC-26)尿失禁域评分,比较接受前列腺 HDR 近距离放疗的患者在使用 MRI 与不使用 MRI 进行计划时的患者报告泌尿毒性急性变化。次要目标:I. 使用 EPIC-26 泌尿刺激/梗阻、肠道和性功能域评分,比较接受前列腺 HDR 近距离放疗的患者在使用 MRI 与不使用 MRI 进行计划时的患者报告毒性的急性和慢性变化。II. 比较医师报告的常见不良事件术语标准(CTCAE)急性和慢性 2 级及以上泌尿生殖(GU)或 ga

【主题与分类】

主题标签:Prostate Carcinoma、Stage I Prostate Cancer AJCC v8、Stage II Prostate Cancer AJCC v8、Stage III Prostate Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07859722

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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。

数据说明

疾病:前列腺癌,AJCC第8版I期前列腺癌,AJCC第8版II期前列腺癌,AJCC第8版III期前列腺癌。主要目的:I. 比较接受前列腺高剂量率近距离放射治疗并利用MRI与未利用MRI进行计划的患者,使用扩展前列腺癌指数综合-26(EPIC-26)尿失禁领域评分,患者报告的泌尿系统毒性急性变化。次要目的:I. 比较接受前列腺高剂量率近距离放射治疗并利用MRI与未利用MRI进行计划的患者,使用EPIC-26泌尿刺激/梗阻、肠道和性功能领域评分,患者报告的毒性急性和慢性变化。II. 比较接受前列腺高剂量率近距离放射治疗并利用MRI与未利用MRI进行计划的患者,医生报告的常见不良事件术语标准(CTCAE)急性和慢性2级及以上泌尿生殖系统(GU)或胃肠道(GI)毒性的累积发生率。第三/探索性目的:I. 比较接受前列腺高剂量率近距离放射治疗并利用MRI与未利用MRI进行计划的患者治疗疗效。

大纲:患者被随机分配到2个组中的1个。A组:患者接受CT扫描进行HDR近距离放射治疗的治疗计划。B组:患者接受CT扫描和MRI扫描进行HDR近距离放射治疗的治疗计划。研究干预完成后,患者在1、3、6和12个月进行随访。

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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