高剂量率近距离放射治疗前列腺挽救性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌的挽救性高剂量率近距离放射治疗,覆盖局部复发、生化复发前列腺癌及放射性毒性与生活质量等主题

Instituto de Investigación en Oncología Radioterápica - Fundación Española de Oncología RadioterápicInstituto de Investigación en Oncología Radioterápica - Fundación Española de Oncología Radioterápic
clinicaltrials
浏览 8
医学影像预测Prostate CancerLocally Recurrent CancerToxicity RadiationQuality of Life
Study on Prostate Salvage Using High-dose-rate Brachytherapy

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

高剂量率近距离放射治疗前列腺挽救性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌的挽救性高剂量率近距离放射治疗,覆盖局部复发、生化复发前列腺癌及放射性毒性与生活质量等主题。研究为前瞻性多中心设计,主要目标为生化无复发生存(Phoenix 标准),次要目标包括影像学确认的局部无复发生存、急慢性毒性分析(CTCAE 第5版)以及治疗前后生活质量评估(IPSS、FACT-P 等问卷)。数据可用于前列腺癌复发预测、毒性风险建模及生活质量影响分析等研究(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、局部复发癌症、生化复发前列腺癌、放射性毒性、生活质量。这项前瞻性多中心研究的目标是: 主要目标:1. 生化无复发生存,定义为至生化复发的时间(最低值加 2 ng/mL - Phoenix 标准)。 次要目标:1. 局部无复发生存,定义为从治疗至经影像学(胆碱 PET/MRI)确认的局部复发的时间。2. 急性和慢性毒性分析(不良事件通用术语标准 [CTCAE] 第5版)。3. 评估治疗前后患者生活质量,以分析局部再照射对日常生活的影响,使用以下问卷:国际前列腺症状评分(IPSS)、癌症治疗功能评估-前列腺(FACT-P)以及欧洲癌症研究与治疗组织(European Organisation for Research and Treatment of C

【主题与分类】

主题标签:Prostate Cancer、Locally Recurrent Cancer、Toxicity Radiation、Quality of Life。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07860528

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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

疾病:前列腺癌、局部复发性癌症、生化复发性前列腺癌、放射性毒性、生活质量。这项前瞻性多中心研究的目标是:* 主要目标:1. 生化无复发生存期,定义为至生化复发的时间(最低点加2 ng/mL——Phoenix标准)。* 次要目标:1. 局部无复发生存期,定义为从治疗至影像学(胆碱PET/MRI)确认的局部复发的时间。2. 急性和慢性毒性分析(不良事件通用术语标准[CTCAE]第5版)。3. 使用以下问卷评估治疗前后患者的生活质量,以分析局部再照射对日常生活的影响:国际前列腺症状评分(IPSS)、癌症治疗功能评估-前列腺(FACT-P)以及欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷-前列腺模块(EORTC QLQ-PR25)。主要结局指标:生化无复发生存期,以及接受根治性治疗后挽救性近距离放射治疗患者的毒性和生活质量分析。

研究人群、受试者总数及研究持续时间:以根治性放疗作为初始治疗(单纯近距离放疗、外照射放疗或外照射放疗联合近距离放疗推量),并通过下一代成像技术(胆碱PET/PSMA PET)及先前活检诊断为局部复发的患者;这些患者计划作为常规临床实践的一部分接受挽救性近距离放疗。将在2年招募期内达到计算的样本量63例患者。随访将按照标准临床实践进行,在研究为期4年的时间内每6个月一次。

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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