比较微创手术与当前标准治疗对老年早期黑色素瘤患者的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年早期皮肤黑色素瘤患者,比较微创手术与当前标准治疗的疗效。主要目标为评估两组2年无复发生存率及基于FACT-M总分变化的患者报告结局,次要目标涵盖无复发生存、总生存、黑色素瘤特异性生存、安全性及患者报告结局的多终点比较,并分析基线及随访老年评

ECOG-ACRIN Cancer Research GroupECOG-ACRIN Cancer Research Group
clinicaltrials
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医学影像预测Cutaneous Melanoma
Comparing the Effectiveness of Less Invasive Procedures With the Current Standard of Care for the Treatment of Older Adults With Early-Stage Melanoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

比较微创手术与当前标准治疗对老年早期黑色素瘤患者的疗效

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦老年早期皮肤黑色素瘤患者,比较微创手术与当前标准治疗的疗效。主要目标为评估两组2年无复发生存率及基于FACT-M总分变化的患者报告结局,次要目标涵盖无复发生存、总生存、黑色素瘤特异性生存、安全性及患者报告结局的多终点比较,并分析基线及随访老年评估(PGA/GA)各域与上述结局的相关性,进而开发用于老年成人未来风险评估的评估工具。数据可用于疗效比较、预后预测及老年风险评估模型开发(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:皮肤黑色素瘤。主要目标:I. 评估并比较两个研究组的2年无复发生存(RFS)率。II. 评估两个研究组2年时的患者报告结局(PRO)(以癌症治疗功能评估-黑色素瘤[FACT-M]总分变化衡量)。次要目标:I. 在多个终点评估并比较RFS、总生存(OS)、黑色素瘤特异性生存(MSS)、安全性及PRO。II. 评估基线时实用老年评估(PGA)各域发现与研究结局(包括RFS、OS、MSS)之间的相关性。III. 评估研究期间PGA评分变化与研究结局(包括RFS、OS、MSS)之间的相关性。IV. 使用基线和随访老年评估(GA)数据开发评估工具,以允许对老年成人进行未来风险评估

【主题与分类】

主题标签:Cutaneous Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07068074

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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:皮肤黑色素瘤。主要目标:I. 评估并比较两个研究组的2年无复发生存率(RFS)。II. 评估两个研究组2年时的患者报告结局(PRO)(以癌症治疗功能评估-黑色素瘤[FACT-M]总分变化衡量)。次要目标:I. 评估并比较RFS、总生存期(OS)、黑色素瘤特异性生存期(MSS)、安全性及PRO(在多个终点)。II. 评估基线实用性老年评估(PGA)各领域结果与研究结局(包括RFS、OS、MSS)之间的相关性。III. 评估研究期间PGA评分变化与研究结局(包括RFS、OS、MSS)之间的相关性。IV. 利用基线和随访老年评估(GA)数据开发一种评估工具,以便未来对早期黑色素瘤老年人进行风险评估,指导手术方式决策。V. 利用本研究获得的数据验证实用性老年评估工具。概要:患者被随机分配至2个研究组中的1组。

A组:患者接受WLE加SLN活检,并可在研究期间按常规护理接受淋巴结 basin 监测。患者可根据临床指征接受辅助治疗。此外,患者可在整个研究期间接受计算机断层扫描(CT)、正电子发射断层扫描(PET)/CT或超声检查。B组:患者接受WLE并在研究期间接受淋巴结 basin 监测。患者可根据临床指征接受辅助治疗。此外,患者可在整个研究期间接受CT、PET/CT或超声检查。完成研究治疗后,患者在随机化后2年内每4个月随访一次,之后每6个月随访一次,直至随机化后5年。

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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