PSMA PET分期指导下针对前列腺癌有限进展的全面进展导向放疗

PSMA-OLIGO-PRO 是一项多中心、双向性、观察性真实世界证据注册研究,面向在接受积极全身治疗期间出现有限进展、并在常规临床实践中考虑接受全面进展导向放疗(PDRT)的转移性前列腺腺癌成人患者

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医学影像预测Oligoprogressive Prostate CancerMetastatic Prostate Cancer
PSMA PET-Staged Comprehensive Progression-Directed Radiotherapy for Limited Progression in Prostate Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

PSMA PET分期指导下针对前列腺癌有限进展的全面进展导向放疗

PSMA-OLIGO-PRO 是一项多中心、双向性、观察性真实世界证据注册研究,面向在接受积极全身治疗期间出现有限进展、并在常规临床实践中考虑接受全面进展导向放疗(PDRT)的转移性前列腺腺癌成人患者。研究不指定影像、全身治疗或放疗方案,PSMA PET、PDRT 前全身管理计划及是否考虑全面 PDRT 均由临床独立决定。注册包含按日历定义的数据来源队列,可用于研究寡进展前列腺癌的进展导向放疗实践与结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:寡进展前列腺癌、转移性前列腺癌。PSMA-OLIGO-PRO 是一项多中心、双向性、观察性真实世界证据注册研究,纳入在接受积极全身治疗期间出现有限进展、并在常规临床实践中被考虑接受全面进展导向放疗(PDRT)的转移性前列腺腺癌成人患者。本研究不指定影像、全身治疗或放疗。是否进行 PSMA PET、确定 PDRT 前全身管理计划以及考虑全面 PDRT 的决定均独立于注册参与。该注册包含三个按日历定义的数据来源队列:(1)回顾性经典负荷队列,治疗于 2026 年 6 月 26 日之前,具有 1-5 个符合条件的进展性转移病灶;(2)前瞻性修正前经典负荷队列,自 2026 年 6 月 26 日起入组,

【主题与分类】

主题标签:Oligoprogressive Prostate Cancer、Metastatic 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/NCT07691697

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    • 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:寡进展性前列腺癌、转移性前列腺癌。PSMA-OLIGO-PRO是一项多中心、双向性、观察性真实世界证据登记研究,纳入在积极全身治疗期间出现有限进展、并在常规临床实践中被考虑接受全面进展导向放疗(PDRT)的转移性前列腺腺癌成人患者。该研究不指定影像学检查、全身治疗或放疗。获取PSMA PET、确定PDRT前全身管理计划以及考虑全面PDRT的决定均独立于登记研究参与。该登记研究包括三个按日历定义的数据来源队列:(1)回顾性经典负荷队列,治疗于2026年6月26日之前,具有1-5个符合条件的进展性转移病灶;(2)前瞻性修正前经典负荷队列,自2026年6月26日起入组,直至修正案在各中心生效,具有1-5个符合条件的进展性转移病灶;(3)修正后前瞻性队列,具有1-10个符合条件的进展性转移病灶。在修正后队列中,负荷预先设定为1-5个与6-10个转移病灶。

六至十个病灶构成一个探索性扩展负荷局限进展分层,并非作为寡进展的既定共识定义呈现。每个纳入病例均须进行基线PSMA PET/CT或PSMA PET/MRI。对于修正案后的前瞻性入组,合格的PSMA PET必须在入组前60天内完成,且索引PDRT须计划在扫描后60天内开始。若超过该间隔,或期间发生可能改变转移负荷的临床事件或全身治疗变更,则需重复分期或经记录的多学科再次确认。合格上限和负荷分层仅基于合格的进展性转移病灶。前列腺内和前列腺床进展灶单独记录,不计入转移上限,且还必须

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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