冷冻消融联合立体定向体部放疗治疗疼痛性骨转移的CROME试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为CROME试验,研究冷冻消融联合立体定向体部放疗(SBRT)或单用SBRT治疗疼痛性骨转移的疗效

基本信息
资源简介
冷冻消融联合立体定向体部放疗治疗疼痛性骨转移的CROME试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,为CROME试验,研究冷冻消融联合立体定向体部放疗(SBRT)或单用SBRT治疗疼痛性骨转移的疗效。覆盖去势抵抗性前列腺癌、转移性结直肠癌、骨转移性恶性肿瘤、转移性恶性实体瘤、转移性黑色素瘤、转移性前列腺癌、转移性肾细胞癌和转移性肉瘤等患者。主要目标为确定联合治疗与单用SBRT的疗效差异;次要目标包括评估麻醉药品使用、疼痛反应持续时间、局部肿瘤控制、生活质量变化及不良事件发生率与严重程度。可用于骨转移疼痛治疗方案的疗效预测与比较研究(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、转移性结直肠癌、骨转移性恶性肿瘤、转移性恶性实体瘤、转移性黑色素瘤、转移性前列腺癌、转移性肾细胞癌、转移性肉瘤。主要目标:I. 确定冷冻消融联合立体定向体部放疗(SBRT)或单用SBRT治疗疼痛性骨转移的疗效。次要目标:I. 通过每日吗啡等效剂量评估麻醉药品使用情况。II. 通过国际疼痛反应标准评估疼痛反应持续时间。III. 评估局部肿瘤控制。IV. 通过简明疼痛量表(BPI)评分评估患者生活质量变化。V. 评估不良事件发生率。VI. 评估不良事件/毒性的发生率和严重程度。VII. 评估技术
【主题与分类】
主题标签:Castration-Resistant Prostate Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Melanoma、Metastatic Prostate Carcinoma、Metastatic Renal Cell Carcinoma、Metastatic Sarcoma、Metastatic Thyroid Gland Carcinoma、Metastatic Urothelial Carcinoma、Stage IV Colorectal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04693377
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04693377
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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:去势抵抗性前列腺癌、转移性结直肠癌、转移性骨恶性肿瘤、转移性恶性实体瘤、转移性黑色素瘤、转移性前列腺癌、转移性肾细胞癌、转移性肉瘤。主要目的:I. 确定冷冻消融联合立体定向体部放疗(SBRT)或单纯SBRT治疗疼痛性骨转移的疗效。次要目的:I. 通过每日吗啡等效剂量评估麻醉药品使用情况。II. 通过国际疼痛反应标准评估疼痛缓解持续时间。III. 评估局部肿瘤控制情况。IV. 通过简明疼痛量表(BPI)评分评估患者生活质量的变化。V. 评估不良事件发生率。VI. 评估不良事件/毒性的发生率和严重程度。VII. 评估冷冻消融的技术成功率。探索性目的:I. 研究SBRT以及冷冻消融联合SBRT治疗骨转移后的局部微环境变化。方案概述:患者被随机分配到2个组中的1个组。
A组:患者接受1次立体定向体部放疗。B组:患者接受冷冻消融术。冷冻消融术后10天内,患者接受1次立体定向体部放疗。研究治疗完成后,对患者进行为期1、2、3、4、8、12、16、20和24周的随访。
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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