Fluciclovine F18 PET/CT 显像评估骨转移性激素初治前列腺癌

主要目标比较不同转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)的视觉摄取及 SUVmax、SUVmean 差异;次要目标探索放疗后 SUV 下降是否预测生化失败时间,并分析病灶数目、视觉摄取与半定量指标的相关性

University of UtahUniversity of Utah
clinicaltrials
浏览 9
医学影像预测Metastatic Prostate CarcinomaStage IV Prostate Cancer
Fluciclovine F18 PET/CT Imaging in Assessing Hormone-Naive Men With Prostate Cancer That Has Spread to the Bone

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

Fluciclovine F18 PET/CT 显像评估骨转移性激素初治前列腺癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦转移性前列腺癌(含骨转移及 IV 期)患者,采用 Fluciclovine F18 PET/CT 显像。主要目标比较不同转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)的视觉摄取及 SUVmax、SUVmean 差异;次要目标探索放疗后 SUV 下降是否预测生化失败时间,并分析病灶数目、视觉摄取与半定量指标的相关性。数据可用于前列腺癌骨转移影像特征分析与生化失败预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:转移性前列腺癌、骨转移性前列腺癌、IV 期前列腺癌。主要目标:I. 视觉评估中 fluciclovine F18([18F] fluciclovine)异常摄取将因存在的转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。II. (18F)fluciclovine-正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)显像的最大标准化摄取值(SUVmax)和平均标准化摄取值(SUVmean)将因存在的转移病灶类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。次要目标:I. 确定完成所有放射治疗后(18F)fluciclovine-PET/CT 显像上平均(ave)SUVmax 或平均 SUVmean 降低 25% 或以上是否能预测生化失败时间延长。II. 确定病灶数目、其视觉摄取与半定量(semi-q

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Prostate Carcinoma、Stage IV 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/NCT03707184

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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:转移性前列腺癌、前列腺癌骨转移、IV期前列腺癌。主要目标:I. 视觉评估中氟昔洛韦F18([18F]氟昔洛韦)异常摄取将因存在的转移性病变类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。II. (18F)氟昔洛韦-正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)成像上的最大标准化摄取值(SUVmax)和平均标准化摄取值(SUVmean)将因存在的转移性病变类型(成骨性、溶骨性、骨髓性、混合性)而异。次要目标:I. 确定在完成所有放射治疗后,(18F)氟昔洛韦-PET/CT成像上平均(ave)SUVmax或平均(ave)SUVmean降低25%或以上是否能预测生化失败时间延长。II. 确定基线时病变数量、其视觉摄取与锝Tc-99m美罗酸盐(99mTc-MDP)骨显像和(18F)氟昔洛韦-PET/CT半定量摄取之间的相关性。III.

确定99mTc-MDP骨显像与(18F)氟环丁氨酸PET/CT上病灶数量、其视觉摄取及半定量摄取在治疗3个和6个周期后的相关性。概要:这是一项与机构审查委员会(IRB) #102312(一项关于镭-223和放疗用于激素初治寡转移性前列腺癌骨转移男性的2期研究)配套的影像学研究。患者在基线、3个月以及镭-223治疗约6个月时,接受氟环丁氨酸F18静脉注射(IV)30秒,并在60分钟内进行PET/CT扫描。诊断测试完成后,对患者进行为期2年的随访。

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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