前列腺肿瘤治疗中保留神经血管的POTEN-C研究

POTEN-C 是一项 II 期随机、多机构、开放标签、患者与 HRQOL 终点评估者盲法的研究,评估神经血管结构保留的 SAbR 能否减少勃起功能障碍

University of Texas Southwestern Medical CenterUniversity of Texas Southwestern Medical Center
clinicaltrials
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医学影像预测Prostate Cancer Adenocarcinoma
Prostate Oncologic Therapy While Ensuring Neurovascular Conservation (POTEN-C)

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

前列腺肿瘤治疗中保留神经血管的POTEN-C研究

POTEN-C 是一项 II 期随机、多机构、开放标签、患者与 HRQOL 终点评估者盲法的研究,评估神经血管结构保留的 SAbR 能否减少勃起功能障碍。研究目标是将 2 年 EPIC 性功能域评分下降幅度减少 50%(从 -20 到 -10),从而改善勃起功能保留。该数据来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/前列腺癌主题,可用于分析放疗剂量方案与性功能相关生活质量结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:前列腺癌腺癌。这是一项 II 期随机、多机构、开放标签、患者与 HRQOL 终点评估者盲法的研究,评估神经血管结构保留的 SAbR 减少勃起功能障碍的能力。研究程序是将 2 年扩展前列腺癌指数综合(EPIC)性功能域评分下降减少 50%(-20 至 -10),从而改善勃起功能保留。这种下降通常预期在接受立体定向消融体部放疗(SAbR)40-45 Gy 并配合直肠间隔物 +/- 使用剂量绘画保留至少一侧神经血管结构的患者中观察到。主要终点:扩展前列腺癌指数综合(EPIC)健康相关生活质量(HRQOL)工具包括一个性功能域,该域用于从 9 个问题生成 0-100 的综合评分(原文截断)。

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03525262

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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:前列腺癌腺癌。这是一项II期随机、多机构、开放标签、患者和HRQOL终点评估者盲法研究,评估保留神经血管元素的SAbR减少勃起功能障碍的能力。研究程序是将2年扩展前列腺癌指数综合(EPIC)性功能领域评分下降减少50%(-20至-10),从而改善勃起功能的保留。这种减少通常预期在接受立体定向消融体部放疗(SAbR)40-45 Gy并放置直肠间隔物+/-使用剂量绘画技术保留至少一侧神经血管结构的患者中观察到。主要终点:• 扩展前列腺癌指数综合(EPIC)健康相关生活质量(HRQOL)工具包括一个性功能领域,该领域通过9个与有无辅助手段实现勃起和参与性交能力相关的问题生成0-100的综合评分。主要终点将是EPIC性功能领域综合评分24个月的平均下降值。

次要终点:* 急性泌尿生殖系统(GU)和胃肠道(GI)毒性定义为从方案治疗开始至270天前发生的1-5级毒性。根据CTCAE v4.0进行分级。* 迟发性GU和GI毒性定义为从方案治疗开始至270天前发生的1-5级毒性。根据CTCAE v4.0进行分级。* 治疗后长达六个月的non-GU和GI毒性。* 生化失败 放射治疗肿瘤学组-美国治疗放射学与肿瘤学会(RTOG-ASTRO)定义(也称为Phoenix定义)——因此,当前列腺特异性抗原(PSA)较治疗后达到的最低水平(nadir)升高超过2 ng/ml时,即发生生化失败,失败日期记录为达到nadir加2 ng/ml水平的时间。本研究患者应至少随访5年以评估此终点。

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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