在晚期前列腺癌常规放疗中加入药物Relugolix的测试,NRG Promethean研究
研究比较立体定向消融体部放疗(SABR)联合安慰剂与SABR联合relugolix在PET检测、生化复发、寡转移、去势敏感性前列腺癌患者中的常规影像学无进展生存期,并评估PET影像学无进展生存期、EPIC-26性功能与激素相关生活质量等指标,可用于前列

基本信息
资源简介
在晚期前列腺癌常规放疗中加入药物Relugolix的测试,NRG Promethean研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期前列腺癌,涵盖Oligometastatic Prostate Carcinoma、Prostate Adenocarcinoma、Prostate Ductal Adenocarcinoma、Prostate Intraductal Carcinoma及Stage IVB Prostate Cancer AJCC v8等类型。研究比较立体定向消融体部放疗(SABR)联合安慰剂与SABR联合relugolix在PET检测、生化复发、寡转移、去势敏感性前列腺癌患者中的常规影像学无进展生存期,并评估PET影像学无进展生存期、EPIC-26性功能与激素相关生活质量等指标,可用于前列。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:寡转移性前列腺癌、前列腺腺癌、前列腺导管腺癌、前列腺导管内癌、AJCC v8 IVB期前列腺癌。主要目的:I. 比较正电子发射断层扫描(PET)检测的、生化复发的、寡转移性、去势敏感性前列腺癌患者接受立体定向消融体部放疗(SABR)联合安慰剂与SABR联合relugolix治疗的常规影像学无进展生存期(rPFS)。次要目的:I. 比较治疗组之间的常规或基于PET的影像学无进展生存期(prPFS)。II. 比较治疗组之间通过相应的扩展前列腺癌指数复合简表(EPIC-26)领域评估的患者报告性功能和激素相关生活质量。III. 比较从欧洲
【主题与分类】
主题标签:Oligometastatic Prostate Carcinoma、Prostate Adenocarcinoma、Prostate Ductal Adenocarcinoma、Prostate Intraductal Carcinoma、Stage IVB Prostate Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05053152
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数据说明
疾病:寡转移性前列腺癌、前列腺腺癌、前列腺导管腺癌、前列腺导管内癌、IVB期前列腺癌(AJCC第8版)。
主要目的:I. 比较立体定向消融体部放疗(SABR)联合安慰剂与SABR联合relugolix治疗正电子发射断层扫描(PET)检测到的、生化复发、寡转移、去势敏感性前列腺癌患者的常规放射学无进展生存期(rPFS)。
次要目的:I. 比较治疗组间的常规或基于PET的放射学无进展生存期(prPFS)。II. 比较治疗组间通过相应的扩展前列腺癌综合指数简表(EPIC-26)领域评估的患者报告的性功能和激素相关生活质量。III.
比较两个治疗组之间从欧洲五维五水平生活质量量表问卷(EQ5D-5L)、欧洲癌症研究与治疗组织(EORTC)生活质量问卷核心30(QLQ-30)、患者报告结局测量信息系统(PROMIS)疲劳工具获得的其他生活质量指标。IV. 比较治疗组之间的挽救治疗时间和去势抵抗时间。V. 比较治疗组之间的局部进展(SABR靶向病灶)、生化进展、远处转移、前列腺癌特异性死亡率、无转移生存期和总生存期。VI. 确定不良事件发生率并比较两个治疗组之间的发生率。探索性目标:I. 评估治疗反应的基因组及外周组织和血液标志物。大纲:患者被随机分配到2个组中的1个。第I组:患者在第1-180天每天一次(QD)口服(PO)安慰剂,并在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下接受1-3周的SABR。
ARM II:患者在第1-180天接受relugolix口服每日一次,并在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下接受1-3周的SABR治疗。患者还可能接受骨扫描、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、前列腺-
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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