限时进食对比营养咨询减少前列腺癌、宫颈癌或直肠癌患者放疗或放化疗副作用
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦前列腺癌、宫颈癌或直肠癌患者在接受放疗或放化疗期间，采用限时进食对比营养咨询以减轻治疗副作用的研究
基本信息
资源简介
限时进食对比营养咨询减少前列腺癌、宫颈癌或直肠癌患者放疗或放化疗副作用
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦前列腺癌、宫颈癌或直肠癌患者在接受放疗或放化疗期间，采用限时进食对比营养咨询以减轻治疗副作用的研究。覆盖局限性前列腺癌、局部晚期宫颈癌、局部晚期直肠癌、恶性实体瘤、复发性前列腺癌及特定分期肿瘤。主要目标包括通过gH2ax试验检测外周血单核细胞中双链DNA损伤累积水平，以及采用CTCAE v5.0评估毒性、患者生活质量等。可用于探索饮食干预与放疗毒性、DNA损伤及生活质量之间的关联预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：局限性前列腺癌、局部晚期宫颈癌、局部晚期直肠癌、恶性实体肿瘤、复发性前列腺癌、AJCC v8 I期前列腺癌、FIGO 2018 IB期宫颈癌、FIGO 2018 IB2期宫颈癌。主要目标：I. 检验以下假设：在放射治疗（RT）或化疗联合放射治疗（chemoRT）期间进行限时进食，可通过gH2ax试验测量，减少外周血单核细胞（PBMCs）中随RT进程累积的双链脱氧核糖核酸（dsDNA）损伤水平。II. 检查RT期间限时进食是否与以下情况相关：通过常见不良事件评价标准（CTCAE）第5.0版由临床医生报告的不良事件所测量的毒性降低、通过欧洲组织……（源站描述在此处截断）测量的患者生活质量改善。
【主题与分类】
主题标签：Localized Prostate Carcinoma、Locally Advanced Cervical Carcinoma、Locally Advanced Rectal Carcinoma、Malignant Solid Neoplasm、Recurrent Prostate Carcinoma、Stage I Prostate Cancer AJCC v8、Stage IB Cervical Cancer FIGO 2018、Stage IB2 Cervical Cancer FIGO 2018、Stage II Prostate Cancer AJCC v8、Stage II Rectal 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/NCT05722288
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05722288
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：局限性前列腺癌、局部晚期宫颈癌、局部晚期直肠癌、恶性实体肿瘤、复发性前列腺癌、AJCC第8版I期前列腺癌、FIGO 2018 IB期宫颈癌、FIGO 2018 IB2期宫颈癌。主要目的：I. 验证以下假设：在放射治疗（RT）或化学治疗联合放射治疗（chemoRT）期间进行限时进食，可降低RT过程中外周血单核细胞（PBMC）中累积的双链脱氧核糖核酸（dsDNA）损伤水平，该损伤水平通过gH2ax检测法测定。II.
旨在考察放疗期间限时进食是否与以下各项相关：按美国国家癌症研究所常见不良事件评价标准（CTCAE）第5.0版所评估的临床医生报告的不良事件所衡量的毒性降低；按欧洲癌症研究与治疗组织生活质量量表（EORTC-PR25，前列腺癌）和EORTC-CR29（直肠癌）所衡量的患者生活质量改善；按8-oxo-dG检测法所衡量的dsDNA损伤减少，以及泌尿道脱落上皮细胞中持续性DNA损伤减少；按累积8-氧代鸟嘌呤DNA加合物减少所衡量的氧化性DNA损伤降低；对微生物组多样性的影响及其与放射性诱导的微生物群失调发生发展的关系；以及使用液相色谱-质谱联用（LC/MS）代谢组学分析和相关血清学标志物（包括IGF-1.0）所评估的代谢影响。大纲：患者被随机分配至2个组中的1个。第I组：患者在研究期间接受标准放疗或放化疗期间，仅每周一至周五接受限时进食。患者还在整个试验期间接受血液采集。第II组：患者在研究中接受营养咨询。
患者在试验期间还会进行血液采集。
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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