Ra-223 在 PSMA PET 优选患者中的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦去势抵抗性前列腺癌、骨转移性恶性肿瘤及 AJCC v8 IVB 期前列腺癌患者,评估 radium Ra 223 dichloride(Ra-223)的疗效与安全性

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
浏览 7
医学影像预测Castration-Resistant Prostate CarcinomaStage IVB Prostate Cancer AJCC v8
Efficacy of Ra-223 in PSMA PET Optimally Selected Patients

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

Ra-223 在 PSMA PET 优选患者中的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦去势抵抗性前列腺癌、骨转移性恶性肿瘤及 AJCC v8 IVB 期前列腺癌患者,评估 radium Ra 223 dichloride(Ra-223)的疗效与安全性。主要目标为确定 PSA50 应答率,次要目标涵盖中位总生存期、PSA30 应答率、首次骨骼症状事件时间、安全性特征,以及基于 NaF PET/锝 Tc-99m 亚甲基二膦酸盐 SPECT 摄取的病灶 PSMA PET 应答比较。探索性目标包括按 PSMA PET 肿瘤体积分层的 PSA 应答比较及进展部位分析。可用于前列腺癌骨转移治疗应答与预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:去势抵抗性前列腺癌、骨转移性恶性肿瘤、AJCC v8 IVB 期前列腺癌。主要目标:I. 确定接受 radium Ra 223 dichloride(Ra-223)治疗参与者的 PSA50 应答率。次要目标:I. 确定接受 Ra-223 治疗参与者的中位总生存期(mOS)。II. 确定接受 Ra-223 治疗参与者的 PSA30 应答率。III. 确定至首次骨骼症状事件的时间。IV. 表征 Ra-223 治疗的安全性特征。V. 基于氟化钠(NaF)PET/锝 Tc-99m 亚甲基二膦酸盐(MDP)单光子发射计算机断层扫描(SPECT)摄取,比较基于病灶的 PSMA PET 应答。探索性目标:I. 比较按 PSMA PET 肿瘤体积分层的 PSA 应答。II. 确定按部位划分的进展位置。III

【主题与分类】

主题标签:Castration-Resistant Prostate Carcinoma、Stage IVB 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/NCT05924672

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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

疾病状态:去势抵抗性前列腺癌、骨转移性恶性肿瘤、AJCC第8版IVB期前列腺癌。主要目的:I. 确定接受二氯化镭Ra 223(Ra-223)治疗受试者的PSA50缓解率。次要目的:I. 确定接受Ra-223治疗受试者的中位总生存期(mOS)。II. 确定接受Ra-223治疗受试者的PSA30缓解率。III. 确定至首次骨骼症状性事件的时间。IV. 描述Ra-223治疗的安全性特征。V. 比较基于氟化钠(NaF)PET/锝Tc-99m亚甲基二膦酸盐(MDP)单光子发射计算机断层扫描(SPECT)摄取的病灶基础PSMA PET缓解。探索性目的:I. 比较按PSMA PET肿瘤体积分层的PSA缓解。II. 确定进展部位。III. 后续PSMA放射性配体治疗(RLT)的安全性。方案概要:受试者在标准治疗(SOC)Ra-223静脉注射(IV)前45天内接受NaF PET/CT或MDP扫描。

在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复治疗,共6个周期。随后,参与者在最后一剂Ra-223后30-60天内接受PSMA PET/CT检查。参与者还在筛选期、每个Ra-223周期的第一天以及最后一剂后30天时采集血样。根据临床指征,参与者可能在治疗期间还接受NaF PET/CT或MDP扫描,和/或在筛选期和治疗期间根据临床指征接受CT扫描。完成Ra-223治疗后,参与者在30天时进行随访,之后每3-6个月随访一次。

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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