脑放射外科术后认知衰退的测量与映射

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑转移瘤、脑膜瘤患者接受立体定向放射外科(SRS)后的认知衰退与生活质量变化

University of NottinghamUniversity of Nottingham
clinicaltrials
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医学影像预测Brain MetastasesMeningiomasStereotactic RadiosurgeryCognitive DeclineQuality of LifeSRS
Measuring and Mapping Cognitive Decline After Brain Radiosurgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

脑放射外科术后认知衰退的测量与映射

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑转移瘤、脑膜瘤患者接受立体定向放射外科(SRS)后的认知衰退与生活质量变化。源站描述指出,脑转移瘤约占原发颅外肿瘤患者的20-40%,未治疗中位生存期约一个月,全脑放疗(WBRT)可延长至三到十二个月;随着新型全身治疗和MRI普及,更多小肿瘤被检出并接受根治性治疗。数据可用于研究放疗后认知功能下降的测量与映射,并预测患者认知与生活质量结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑转移瘤、脑膜瘤、立体定向放射外科、认知衰退、生活质量、SRS。脑转移瘤影响约20-40%的原发颅外疾病癌症患者。Lamba等人估计,未经治疗的患者中位生存期约为一个月。如果使用全脑放疗(WBRT),这一数字从一个月增加到三到十二个月。WBRT是一种分五到十次进行的放疗,整个大脑受到照射。随着新型全身治疗的出现,患者的预后不断改善。MRI成像的广泛使用也通过提高对非常小肿瘤(直径一到两毫米)的检测,增加了被诊断的患者数量。因此,更多人因其脑部病变而被转诊接受根治性治疗。

【主题与分类】

主题标签:Brain Metastases、Meningiomas、Stereotactic Radiosurgery、Cognitive Decline、Quality of Life、SRS。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06466720

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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:脑转移瘤、脑膜瘤、立体定向放射外科、认知功能下降、生活质量、SRS。脑转移瘤影响约20-40%的原发性颅外疾病癌症患者。Lamba等人估计,未经治疗的患者中位生存期约为一个月。如果使用全脑放疗(WBRT),这一数字从一个月增加到三到十二个月。WBRT是一种分五到十次进行的放疗,照射整个大脑。随着新的全身治疗方法的出现,患者的预后不断改善。MRI成像的广泛应用也通过提高对非常小肿瘤(直径一或两毫米)的检测,增加了被诊断的患者数量。因此,更多人因其脑转移瘤而被转诊接受以治愈为目的的治疗。脑转移瘤患者可以通过手术、WBRT、立体定向放射外科(SRS)或上述方法的组合进行治疗。

SRS是单个或多个转移灶的首选治疗方法,除非存在较大肿块(直径超过3厘米),此时手术将是更优选择。这是由于手术具有侵入性,而SRS是非侵入性或微创的,且手术切除伴随相关风险。SRS是一种高度聚焦的治疗方法,利用立体定向定位技术将高剂量辐射递送至脑内勾画的区域。该治疗通常以单次放疗的形式实施。在前瞻性随机对照试验中,研究表明立体定向放射外科在局部肿瘤控制方面与全脑放疗同样有效,但患者认知功能下降的负担更小。原发肿瘤可以各不相同,但大多数患者的原发灶为肺、乳腺、黑色素瘤、肾或结肠。辐射会损伤大脑,不同区域对辐射的易感性或多或少存在差异。用于优化放疗计划的主要器官,通过减少递送的剂量

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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