立体定向放射外科联合免疫检查点抑制剂及NovoTTF-200M治疗黑色素瘤脑转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于立体定向放射外科联合免疫检查点抑制剂及NovoTTF-200M治疗黑色素瘤脑转移的临床研究

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clinicaltrials
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医学影像预测Melanoma of Unknown PrimaryMetastatic MelanomaMetastatic Mucosal MelanomaMetastatic Ocular Melanoma
Stereotactic Radiosurgery and Immune Checkpoint Inhibitors With NovoTTF-200M for the Treatment of Melanoma Brain Metastases

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

立体定向放射外科联合免疫检查点抑制剂及NovoTTF-200M治疗黑色素瘤脑转移

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于立体定向放射外科联合免疫检查点抑制剂及NovoTTF-200M治疗黑色素瘤脑转移的临床研究。覆盖IV期皮肤黑色素瘤、未知原发黑色素瘤、转移性黏膜黑色素瘤、转移性眼部黑色素瘤及脑转移性恶性肿瘤等条件。主要目标是确定将肿瘤电场治疗与两种治疗骨架(SRS+帕博利珠单抗和SRS+双检查点)联合的安全性,次要目标包括评估皮肤毒性及脑内病灶局部控制情况。可用于分析联合治疗的安全性、皮肤不良反应及脑转移局部控制等结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8、未知原发黑色素瘤、脑内转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、转移性黏膜黑色素瘤、转移性眼部黑色素瘤、病理IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8。主要目标:I. 确定将肿瘤电场治疗(TTFields)与两种治疗骨架(立体定向放射外科[SRS]+帕博利珠单抗和SRS+双检查点)联合的安全性。次要目标:I. 评估皮肤毒性(4-6周和3个月时1级和2级皮肤毒性>20%以及3级和4级毒性高于2%)。(皮肤不良事件包括皮炎、糜烂、感染、溃疡)。II. 通过SRS+免疫检查点抑制剂(ICI)控制脑内治疗病灶(即局部控制),在脑内未初始接受SRS治疗的部位出现额外疾病部位(即颅内任何部位

【主题与分类】

主题标签:Melanoma of Unknown Primary、Metastatic Melanoma、Metastatic Mucosal Melanoma、Metastatic Ocular Melanoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05341349

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    • 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:临床IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8、原发灶不明黑色素瘤、脑转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、转移性黏膜黑色素瘤、转移性眼黑色素瘤、病理IV期皮肤黑色素瘤AJCC v8。主要目的:I. 确定将肿瘤电场治疗(TTFields)与两种治疗主干方案(立体定向放射外科[SRS]+帕博利珠单抗和SRS+双免疫检查点)联合使用的安全性。次要目的:I. 评估皮肤毒性(4-6周和3个月时,1级和2级皮肤毒性>20%,3级和4级毒性>2%)。(皮肤不良事件包括皮炎、糜烂、感染、溃疡)。II. 评估SRS+免疫检查点抑制剂(ICI)对脑内治疗病灶的控制(即局部控制)、脑内初始未接受SRS治疗的额外病灶的出现(即任何颅内失败)、颅内无进展生存期(接受SRS区域的局部控制和任何颅内失败)、颅外疾病缓解(总无进展生存期)以及总生存期。III.

评估三个治疗组在未照射部位和颅外部位(即远隔效应)的治疗反应。IV. 比较治疗前、治疗期间和治疗后潜在血清学和免疫生物标志物的差异。V. 3个月和6个月时有症状的放射性坏死率。大纲:患者被分配到2个治疗组中的1个。第I组:患者接受标准治疗帕博利珠单抗,并接受3-5次立体定向放射外科治疗。患者还使用NovoTTF-100M设备每天接受TTFields治疗超过8小时,直至颅内进展或直至在无疾病进展或不可接受毒性的情况下由治疗医师酌情决定结束免疫治疗。第II组:患者接受标准治疗纳武利尤单抗和伊匹木单抗,并接受3-5次立体定向放射外科治疗。患者还使用NovoTTF-100M设备每天接受TTFields治疗超过8小时,直至颅内进展或直至在无疾病进展或不可接受毒性的情况下由治疗医师酌情决定结束免疫治疗。在完成st

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
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files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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       + 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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