不适合根治性治疗的膀胱癌患者局部放疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦不适合根治性治疗的膀胱癌患者接受局部放疗的情况。源站描述指出,瑞典每年约700人被诊断为肌层浸润性膀胱癌(MIBC),死亡人数相近,中位诊断年龄接近76岁,且随人口老龄化发病率预计上升

Umeå UniversityUmeå University
clinicaltrials
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表格预测Bladder Cancer (BC)
Local Radiotherapy for Urinary Bladder Cancer in Patients Not Eligible for Curative Treatment

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

不适合根治性治疗的膀胱癌患者局部放疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦不适合根治性治疗的膀胱癌患者接受局部放疗的情况。源站描述指出,瑞典每年约700人被诊断为肌层浸润性膀胱癌(MIBC),死亡人数相近,中位诊断年龄接近76岁,且随人口老龄化发病率预计上升。由于高龄和合并症,许多患者无法接受根治性多模式治疗,而新型姑息性系统治疗也要求WHO体能状态<2并需定期住院给药,因此高达30%的患者在诊断时未接受针对肿瘤的治疗。该数据可用于分析此类患者的治疗选择与预后(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Bladder Cancer (BC). 瑞典每年约有700人被诊断为肌层浸润性膀胱癌(MIBC),每年死于该病的人数相近(SVF RCC 2023)。诊断时的中位年龄接近76岁(Swedish National Quality Registry for Urothelial Carcinoma),随着人口老龄化,发病率预计将上升。由于高龄和合并症,许多患者不适合接受以根治为目的的高强度多模式治疗。最近引入的用于姑息治疗的系统性疗法,如抗体药物偶联物和免疫疗法,也要求WHO体能状态<2并需定期在医院给药。因此,高达30%的患者在诊断时未接受任何针对肿瘤的治疗(Swedish National Quality Registry for Urothelial Carcinoma)。若不治疗,MIBC通常进展迅速,伴有

【主题与分类】

主题标签:Bladder Cancer (BC)。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07524426

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:膀胱癌(BC)。瑞典每年约有700人被诊断为肌层浸润性膀胱癌(MIBC),每年死于该病的人数与之相近(SVF RCC 2023)。诊断时的中位年龄接近76岁(瑞典尿路上皮癌国家质量登记处),随着人口老龄化,预计发病率将上升。由于高龄和合并症,许多患者不适合接受以治愈为目的的高强度多模式治疗。近年来引入的用于姑息治疗的全身性疗法,如抗体药物偶联物和免疫治疗,也要求WHO体能状态评分<2分且需定期在医院给药。因此,高达30%的患者在诊断时未接受任何针对肿瘤的治疗(瑞典尿路上皮癌国家质量登记处)。若不接受治疗,MIBC通常进展迅速,该队列的中位总生存期约为12个月。症状负担沉重,常见疼痛、出血和尿路梗阻,在疾病晚期往往需要反复住院。

放射治疗(RT)是膀胱癌公认的根治性治疗手段,其在缓解症状方面的作用也已有充分文献记载。在前列腺癌等其他恶性肿瘤中,有限的放射剂量已被证明能够延长生存期并减少令人痛苦的症状的发生。尽管一些研究表明膀胱癌也有类似的获益,但明确的生存获益尚未得到证实,这构成了这一常见癌症类型管理中的一个重要知识空白。LORUP项目依托现有的转化研究基础设施来填补这一空白。其目标是为不适合根治性治疗的MIBC患者制定一种治疗策略,重点在于通过减轻症状负担来改善生活质量,并可能延长生存期,同时保持较低的治疗负担和最小的副作用。

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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