局限性前列腺癌超大分割质子束治疗前瞻性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局限性前列腺癌的超大分割质子束治疗前瞻性研究。源站描述指出,局限性前列腺癌可采用外照射放疗有效治疗,超大分割放疗因放射生物学特性良好、疗程更短、患者便利性更高而成为既定治疗选择;前列腺癌 α/β 比值较低,单次给予较大剂量可能带来放射生物学优

National Cancer Center, KoreaNational Cancer Center, Korea
clinicaltrials
浏览 11
医学影像Prostate Neoplasm
Prospective Study of Ultrahypofractionated Proton Beam Therapy for Localized Prostate Cancer

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

局限性前列腺癌超大分割质子束治疗前瞻性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局限性前列腺癌的超大分割质子束治疗前瞻性研究。源站描述指出,局限性前列腺癌可采用外照射放疗有效治疗,超大分割放疗因放射生物学特性良好、疗程更短、患者便利性更高而成为既定治疗选择;前列腺癌 α/β 比值较低,单次给予较大剂量可能带来放射生物学优势并维持良好肿瘤控制;质子束治疗借助 Bragg 峰效应较光子放疗具有独特剂量学优势,可减少周围正常组织不必要的照射,这些特性对超大分割治疗可能尤为有益,尤其适用于需要治疗较大靶区的中危或高危患者(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Prostate Neoplasm。局限性前列腺癌可通过外照射放疗(EBRT)有效治疗。超大分割放疗因其良好的放射生物学特性、更短的治疗疗程和更高的患者便利性,已成为一种既定的治疗选择。由于前列腺癌的 α/β 比值较低,单次给予较大剂量可能提供放射生物学优势,同时维持良好的肿瘤控制。质子束治疗(PBT)通过 Bragg 峰效应减少对周围正常组织的不必要照射,较光子放疗具有独特的剂量学优势。这些特性对超大分割治疗可能尤为有益,尤其是需要治疗较大靶区(包括 th)的中危或高危疾病患者。

【主题与分类】

主题标签:Prostate Neoplasm。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07699705

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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

条件:前列腺肿瘤。局限性前列腺癌可通过外照射放疗(EBRT)有效治疗。超低分次放疗因其良好的放射生物学特性、较短的治疗疗程以及更高的患者便利性,已成为一种确立的治疗选择。由于前列腺癌具有较低的α/β比值,每次给予较大剂量可能在维持良好肿瘤控制的同时提供放射生物学优势。质子束治疗(PBT)通过布拉格峰效应减少对周围正常组织的不必要辐射暴露,相较光子放疗具有独特的剂量学优势。这些特性可能对超低分次治疗尤为有益,尤其是对于需要治疗较大靶区(包括精囊或盆腔淋巴结)的中危或高危疾病患者。然而,关于超低分次质子束治疗的长期疗效、安全性、患者报告结局及相关预测因素的前瞻性数据仍然有限。

这是一项在韩国国家癌症中心开展的前瞻性、单中心观察性队列研究。约50例经组织学确诊为局限性前列腺腺癌、计划接受根治性超低分次质子束治疗的成年患者,将在提供书面知情同意后前瞻性入组。所有参与者将接受基于方案的超低分次质子束治疗,采用图像引导质子治疗,总剂量为35-40 Gy(RBE),分5次照射。雄激素剥夺治疗将根据当代临床指南及医生判断在有必要时给予。本研究的主要目的是评估超低分次质子束治疗局限性前列腺癌的长期疗效和安全性。次要目的包括评估生物

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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