RAD101 在疑似复发性脑转移参与者中的 2b 期成像研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项开放标签、单剂量、单臂、多中心的 2b 期研究,旨在评估 RAD101 PET 在疑似复发性脑转移的实体瘤患者中的成像性能

Radiopharm Theranostics, LtdRadiopharm Theranostics, Ltd
clinicaltrials
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医学影像图像分割Brain Metastases From Solid Tumors
Phase 2b Imaging Study of RAD101 in Participants With Suspected Recurrent Brain Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

RAD101 在疑似复发性脑转移参与者中的 2b 期成像研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项开放标签、单剂量、单臂、多中心的 2b 期研究,旨在评估 RAD101 PET 在疑似复发性脑转移的实体瘤患者中的成像性能。研究计划入组约 30 名 18 岁及以上参与者,每种肿瘤类型(肺癌、乳腺癌、结肠癌、肾癌或黑色素瘤)最多 15 人。研究包含 4 周筛选期、3 天成像与安全性随访期以及最长 6 个月的数据收集期。所有参与者将接受立体定向放疗后的 MRI 或 CT 检查。该数据可用于脑转移瘤的影像学评估与检测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:实体瘤脑转移。这是一项开放标签、单剂量、单臂、多中心的 2b 期研究,旨在确定 RAD101 PET 在年龄 ≥ 18 岁且疑似实体瘤复发性脑转移的参与者中的成像性能。研究将入组约 30 名参与者。为避免特定肿瘤类型的过度代表,每种肿瘤类型最多入组 15 名参与者:肺癌、乳腺癌、结肠癌、肾癌或黑色素瘤。研究包括 4 周筛选期、3 天成像与安全性随访期,以及最长 6 个月的数据收集期。参与者资格将在筛选期确定,符合条件的参与者将被纳入研究。所有参与者将进行立体定向放射外科/立体定向放疗后的 MRI(否则为 CT)检查,作为

【主题与分类】

主题标签:Brain Metastases From Solid Tumors。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06777433

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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

条件:实体瘤脑转移。这是一项开放标签、单剂量、单臂、多中心2b期研究,旨在确立RAD101 PET在年龄≥18岁、疑似实体瘤复发性脑转移参与者中的成像性能。研究计划入组约30名参与者。为避免特定肿瘤类型的过度代表,每种肿瘤类型最多入组15名参与者:肺癌、乳腺癌、结肠癌、肾癌或黑色素瘤。研究包括为期4周的筛选期、为期3天的成像与安全性随访期,以及长达6个月的数据收集期。参与者资格将在筛选期内确定,符合条件的参与者将被纳入研究。所有参与者将在第1天前8周内作为其标准治疗进行SRS(立体定向放射外科)/SRT(立体定向放射治疗)后的MRI(否则为CT)检查。对于入组参与者,筛选时的MRI(否则为CT)图像将被收集并提交进行中心成像审查。

第1天,入组受试者将接受单剂研究性药物(IMP)RAD101,目标剂量为370兆贝可勒尔(MBq)(10毫居里(mCi))±10%,通过缓慢静脉(IV)推注给药,推注时间最长30秒,随后以生理盐水冲管。给药后60±10分钟,受试者将进行全脑PET扫描。高分辨率MRI将与PET联合采集,或在同一天单独进行,或在RAD101给药前一天或后一天进行。在将采集PK样本的适用研究中心,将在整个扫描期间进行全身PET扫描、抽取血样并收集尿液。安全性评估,如体格检查、生命体征、心电图(ECG)和实验室检查,将在第1天RAD101给药前进行。生命体征和ECG将在输注结束时(对于受试者

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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