前列腺癌寡转移复发:立体定向消融放疗联合Durvalumab(MEDI4736)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌寡转移复发患者,探索立体定向消融放疗(SBRT)联合免疫检查点抑制剂Durvalumab(MEDI4736)的治疗策略

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clinicaltrials
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医学影像预测Node; ProstateBone MetastasesProstate Cancer Patients
Prostate Cancer With OligometaSTatic Relapse: Combining Stereotactic Ablative Radiotherapy and Durvalumab (MEDI4736)

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

前列腺癌寡转移复发:立体定向消融放疗联合Durvalumab(MEDI4736)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌寡转移复发患者,探索立体定向消融放疗(SBRT)联合免疫检查点抑制剂Durvalumab(MEDI4736)的治疗策略。数据覆盖淋巴结、前列腺及骨转移等情形,涉及氟胆碱、Fuciclovine或Ga-PSMA PET CT等新型影像手段对寡转移灶的检出。可用于评估寡转移前列腺癌患者接受转移灶定向放疗联合免疫治疗的预后与疗效,支持肿瘤学与影像引导治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:淋巴结;前列腺、骨转移、前列腺癌患者。与其他实体瘤一样,越来越多的证据表明,被诊断为有限数量前列腺癌转移(即所谓寡转移)的患者,与广泛转移性疾病患者相比预后更好。三处或更少转移患者的生存优于三处以上病灶的患者。氟胆碱(FCH)、Fuciclovine或Ga-PSMA PET CT等新型影像学方式的引入,提高了寡转移性前列腺癌(PCa)复发的检出率,可能为使用放疗(RT)进行转移灶定向治疗提供了依据。基于多项研究,SBRT目前被认为是寡转移性前列腺癌中经过强有力验证的选择。人们日益认识到癌症可被免疫系统识别,

【主题与分类】

主题标签:Node; Prostate、Bone Metastases、Prostate Cancer Patients。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03795207

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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:淋巴结;前列腺、骨转移、前列腺癌患者。与其他实体瘤一样,越来越多的证据表明,诊断为有限数量前列腺癌转移(即所谓寡转移)的患者,与广泛转移性疾病患者相比,预后更好。转移灶数量为三个或更少的患者,其生存优于病灶超过三个的患者。新型成像方式(如氟胆碱(FCH)、Fuciclovine或Ga-PSMA PET CT)的引入,提高了寡转移性前列腺癌(PCa)复发的检出率,可能为采用放疗(RT)进行转移导向治疗提供了依据。基于多项研究,SBRT目前被认为是寡转移性前列腺癌中经过强有力验证的治疗选择。人们日益认识到,癌症可被免疫系统识别,并且在某些情况下,免疫系统可能控制甚至消除肿瘤。程序性死亡配体1(PD-L1)是一种跨膜蛋白,据推测在特定事件中于抑制免疫系统方面发挥主要作用。PD-L1在多种癌症中表达。

基于这些发现,抗PD-L1抗体可用于治疗,以增强癌症患者的抗肿瘤免疫反应。来自多种癌症模型的实验数据已累积证明电离辐射与全身抗肿瘤免疫之间存在相互作用,这在该领域创造了若干机会。寡转移状态似乎是评估免疫系统完整的患者中放疗和免疫调节剂所产生免疫反应的最相关临床情况。假设是Durvalumab将增强针对寡转移病灶的SBRT后的免疫反应。在这项随机2:1的II期试验中,针对寡转移性激素敏感性前列腺癌患者,采用立体定向体部放疗联合或不联合durvalumab,Durvalumab将在

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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