前列腺癌放疗中勃起功能保留研究(ERECT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为前列腺癌外照射放疗中保留勃起功能的研究。源站描述指出勃起功能障碍是前列腺癌外照射放疗的常见副作用,基于解剖结构的神经血管保留治疗尚未常规开展;MRI 用于治疗计划及 IMRT、VMAT 的引入提高了治疗精度,使基于解剖的 EBRT 和神经血管

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clinicaltrials
浏览 13
医学影像预测Prostate Cancer
EREctile Function Preservation for Prostate Cancer Radiation Therapy (ERECT)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

前列腺癌放疗中勃起功能保留研究(ERECT)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为前列腺癌外照射放疗中保留勃起功能的研究。源站描述指出勃起功能障碍是前列腺癌外照射放疗的常见副作用,基于解剖结构的神经血管保留治疗尚未常规开展;MRI 用于治疗计划及 IMRT、VMAT 的引入提高了治疗精度,使基于解剖的 EBRT 和神经血管保留治疗成为可能。Spratt 等已开展单臂 2 期研究考察血管保留 IMRT 的效果,发现 2 年勃起功能显著改善。数据可用于放疗副作用预测与功能保留相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:前列腺癌、放疗后勃起功能障碍。理由:勃起功能障碍是前列腺癌外照射放疗(EBRT)的常见副作用。迄今为止,旨在保留相关神经血管结构(如阴部内动脉和神经血管束)的基于解剖结构的治疗尚未在临床实践中常规实施。将磁共振成像(MRI)引入治疗计划以及引入调强放疗(IMRT)和容积旋转调强放疗(VMAT)提高了治疗精度,并使基于解剖的 EBRT 和神经血管保留治疗成为可能。Spratt 等人开展了一项单臂 2 期研究,以考察血管保留 IMRT 治疗的效果,并发现 2 年勃起功能显著改善(78%,95% 置信区间 [C

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04861194

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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

适应症:前列腺癌、放射治疗后勃起功能障碍。依据:勃起功能障碍是前列腺癌外照射放疗(EBRT)常见的副作用。迄今为止,旨在保护相关神经血管结构(如阴部内动脉和神经血管束)的基于解剖结构的治疗尚未在临床实践中常规实施。在治疗计划中应用磁共振成像(MRI),以及引入调强放射治疗(IMRT)和容积旋转调强放疗(VMAT),提高了治疗精度,使基于解剖结构的EBRT和神经血管保护治疗成为可能。Spratt等人开展了一项单臂2期研究,探讨血管保护性IMRT治疗的效果,发现与常规放疗(42%,95%置信区间[CI] 38-45%;p<0.001)或保留神经的前列腺切除术(24%,95% CI 22-27%;p<0.001)相比,2年勃起功能显著改善(78%,95% CI 71-85%)。在UMCU,最新的MRI直线加速器(MR-Linac)最近已被引入。

该系统可在高精度MRI可视化下实施放射治疗。因此,MR-Linac是神经血管保留性外照射放射治疗最合适的技术。此类神经血管保留性治疗可能显著改善放疗后的勃起功能结局,从而在不显著影响肿瘤学结局的情况下提高生活质量。目的:探讨局限性前列腺癌患者在接受神经血管保留性MR引导放射治疗后勃起功能的保留情况。研究设计:前列腺癌放射治疗勃起功能保留(ERECT)试验是一项前瞻性、单中心、2期试验。患者将接受MR-Linac治疗,最多5次分割,每次7.25 Gy,并采用神经血管保留。所有分割将在两周半内完成。研究人群:低危和中危腺癌男性

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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