立体定向放射外科治疗大于3个黑色素瘤脑转移患者

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01644591

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数据说明

疾病状态：皮肤黑色素瘤临床IV期 AJCC第8版，脑转移性恶性肿瘤，转移性黑色素瘤，皮肤黑色素瘤病理IV期 AJCC第8版。主要目标：I. 确定在初次立体定向放射外科治疗（SRS）后4个月时，对于超过3个黑色素瘤脑转移（MBM）患者的脑转移局部控制情况。II. 确定在初次SRS与全脑放射治疗（WBRT）后4个月时，根据霍普金斯词语学习测试修订版（HVLT-R）总回忆量可靠变化指数，认知下降定义为显著下降（较基线下降≥5分）的情况，针对超过3个MBM的患者。次要目标：I. 确定治疗后1、4、6、9和12个月时脑内局部肿瘤控制和远端肿瘤控制情况。II. 确定治疗患者的总生存期。III. 评估治疗后1、4、6、9和12个月时记忆的神经认知变化模式，以及执行功能、注意力、处理速度和上肢精细运动灵活性。IV. 评估治疗患者的综合神经认知功能评分。V.

评估每个治疗组中年龄、卡氏功能状态量表（KPS）、颅外疾病、BRAF-V600E突变状态等治疗前因素对局部和远端控制及神经认知结局的预测性判定。VI. 评估每个治疗组中病灶数量和颅内疾病总体积与神经认知结局之间的相关性。VII. 记录接受治疗患者的治疗后不良副作用。VIII. 评估从完成放射治疗到开始全身治疗的时间。IX. 评估放射治疗后给予全身化疗的持续时间/周期数。相关性研究：I. 确定载脂蛋白E（Apo E）（即Apo E2、Apo E3和Apo E4）基因分型是否可作为放射性神经认知功能下降（或神经保护）的预测指标。II. 确定炎症标志物（即IL-1、IL-6和TNF-α）是否可作为放射性神经认知

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。