使用骨靶向放射治疗(Sn-117m-DTPA)治疗已扩散至骨骼的前列腺癌患者的癌性骨痛
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于使用骨靶向放射治疗药物 Sn-117m-DTPA 治疗已扩散至骨骼的去势抵抗性前列腺癌患者的癌性骨痛

基本信息
资源简介
使用骨靶向放射治疗(Sn-117m-DTPA)治疗已扩散至骨骼的前列腺癌患者的癌性骨痛
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于使用骨靶向放射治疗药物 Sn-117m-DTPA 治疗已扩散至骨骼的去势抵抗性前列腺癌患者的癌性骨痛。覆盖人群为转移性前列腺腺癌、骨转移性恶性肿瘤及 IV 期前列腺癌(AJCC v8)患者。主要目标是评估 Sn-117m-DTPA 对持续性疼痛反应的疗效,次要目标包括依据 CTCAE v5.0 评估安全性与耐受性,并通过伽马相机剂量测定扫描测量药物活性。可用于前列腺癌骨转移疼痛治疗相关的疗效预测与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:去势抵抗性前列腺癌、骨转移性恶性肿瘤、转移性前列腺腺癌、IV 期前列腺癌 AJCC v8、IV 期 A 前列腺癌 AJCC v8、IV 期 B 前列腺癌 AJCC v8。主要目标:I. 评估锡-117m 二乙烯三胺五乙酸(Sn-117m-DTPA)对去势抵抗性前列腺癌(CRPC)转移至至少两个骨部位且基线至少有一处临床意义疼痛(11 点疼痛强度量表 ≥ 4)患者的持续性疼痛反应的疗效。次要目标:I. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第 5.0 版评估 Sn-117m-DTPA 的安全性和耐受性。II. 通过伽马相机剂量测定扫描(在 1 小时、4 小时(或 4-6 小时内)、24 小时(或 16 小时内获取的系列全身平面图像)测量 Sn-117m-DTPA 活性。
【主题与分类】
主题标签:Castration-Resistant Prostate Carcinoma、Metastatic Prostate Adenocarcinoma、Stage IV Prostate Cancer AJCC v8、Stage IVA Prostate Cancer AJCC v8、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/NCT04616547
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:去势抵抗性前列腺癌、骨转移性恶性肿瘤、转移性前列腺腺癌、AJCC第8版IV期前列腺癌、AJCC第8版IVA期前列腺癌、AJCC第8版IVB期前列腺癌。主要目标:I. 评估锡-117m二乙烯三胺五乙酸(Sn-117m-DTPA)对去势抵抗性前列腺癌(CRPC)患者持续疼痛缓解的疗效,这些患者至少有兩处骨转移部位,且基线时至少有一处临床意义疼痛(11点疼痛强度量表≥4)。次要目标:I. 根据常见不良事件评价标准(CTCAE)第5.0版评估Sn-117m-DTPA的安全性和耐受性。II. 通过首次给予Sn-117m-DTPA后1小时、4小时(或4-6小时内)、24小时(或16-24小时内)、48小时(或36-48小时内)、72小时(或60-72小时内)、1周(±2天)和4周(±2天)进行的伽马相机剂量测定扫描(系列全身平面图像)来测量Sn-117m-DTPA的活性。III.
评估Sn-117m-DTPA在24周时的治疗效果,依据前列腺癌工作组3(PCWG3)标准。IV. 评估首次症状性骨骼事件的时间,定义为:i) 首次使用外照射放射治疗缓解骨骼症状;ii) 新的症状性病理性椎体或非椎体骨折;iii) 脊髓压迫;或iv) 肿瘤相关的骨科手术干预。V. 评估24周时的总体疼痛缓解率。VI. 评估疼痛缓解持续时间,定义为从疼痛缓解改善(疼痛指数≤3)开始至疼痛复发的时间。VII. 测量血清前列腺特异性抗原(PSA)和血清碱性磷酸酶(ALP)水平的变化及进展时间。VIII. 测量通过数字工具捕获的患者报告结局(PROs)和不良事件(AEs)(PRO-CTCAE)。IX. 评估无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)。探索性目标:I. 检查可能与Sn-117m-DTPA(一种放射性药物)反应或耐药相关的任何肿瘤基因组改变。
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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