罕见寡转移性癌症患者的立体定向体部放疗(OligoRARE)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项随机、开放标签、多中心 III 期优效性研究,评估在标准治疗基础上加用立体定向体部放疗(SBRT)对罕见寡转移性癌症患者总生存期的影响

European Organisation for Research and Treatment of Cancer - EORTCEuropean Organisation for Research and Treatment of Cancer - EORTC
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其他预测Gynecologic CancerSkin CancerHead and Neck CancerSarcomaRenal CancerBladder CancerUpper Urinary Tract CarcinomaPancreatic CancerHepatobiliary CancerGastric CancerSmall Bowel CancerEsophageal Cancer
Stereotactic Body Radiotherapy in Patients With Rare Oligometastatic Cancers (OligoRARE)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

罕见寡转移性癌症患者的立体定向体部放疗(OligoRARE)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项随机、开放标签、多中心 III 期优效性研究,评估在标准治疗基础上加用立体定向体部放疗(SBRT)对罕见寡转移性癌症患者总生存期的影响。覆盖妇科癌症、皮肤癌、头颈癌、肉瘤、肾癌、膀胱癌、上尿路癌和胰腺癌等病种。患者按 1:1 随机分配至当前标准治疗组或标准治疗联合针对所有已知转移灶的 SBRT 组。主要目的是比较联合 SBRT 是否较单纯标准治疗改善总生存期,可用于放疗联合治疗与生存结局的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:妇科癌症、皮肤癌、头颈癌、肉瘤、肾癌、膀胱癌、上尿路癌、胰腺癌。这是一项随机、开放标签、多中心 III 期优效性研究,旨在评估在标准治疗基础上加用 SBRT 对罕见寡转移性癌症患者总生存期的影响。患者将按 1:1 比例随机分配至当前标准治疗组与标准治疗联合针对所有已知转移灶的 SBRT 组。本试验的主要目的是评估在罕见寡转移性癌症患者中,与单纯标准治疗相比,在标准治疗基础上加用立体定向体部放疗(SBRT)是否能改善总生存期(OS)。

【主题与分类】

主题标签:Gynecologic Cancer、Skin Cancer、Head and Neck Cancer、Sarcoma、Renal Cancer、Bladder Cancer、Upper Urinary Tract Carcinoma、Pancreatic Cancer、Hepatobiliary Cancer、Gastric Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04498767

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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:妇科癌症、皮肤癌、头颈癌、肉瘤、肾癌、膀胱癌、上尿路癌、胰腺癌。这是一项随机、开放标签、多中心III期优效性研究,旨在探讨在标准治疗基础上加用SBRT对罕见寡转移癌症患者总生存期的影响。患者将按1:1比例随机分配至当前标准治疗组与标准治疗+对所有已知转移病灶部位行SBRT组。本试验的主要目的是评估在罕见寡转移癌症患者中,与单纯标准治疗相比,在标准治疗基础上加用立体定向体部放疗(SBRT)是否能改善总生存期(OS)。

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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