电子近距离放射治疗皮肤基底细胞癌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦电子近距离放射治疗(EBT)用于皮肤基底细胞癌(BCC)的研究。源站描述指出,EBT 是一种无需同位素的放射治疗方式,适用于特定皮肤病变,尤其是非黑色素瘤皮肤癌(NMSC);多数 NMSC 以手术切除为首选,但约 10-15% 患者因肿瘤位于美

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医学影像预测Carcinoma, Basal Cell
Study of Electronic Brachytherapy for Cutaneous Basal Cell Carcinoma

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

电子近距离放射治疗皮肤基底细胞癌研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦电子近距离放射治疗(EBT)用于皮肤基底细胞癌(BCC)的研究。源站描述指出,EBT 是一种无需同位素的放射治疗方式,适用于特定皮肤病变,尤其是非黑色素瘤皮肤癌(NMSC);多数 NMSC 以手术切除为首选,但约 10-15% 患者因肿瘤位于美容敏感部位、合并症、高龄或使用抗凝治疗等原因,可能更适合首选放疗。研究目标为确定 EBT 治疗 BCC 的组织学确认临床疗效、安全性与可用性,设计为前瞻性、门诊、单中心、单一治疗模式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:基底细胞癌。 依据:电子近距离放射治疗(EBT)为特定皮肤病变,尤其是非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)的治疗,提供了一种无需同位素的放射治疗方式。在 NMSC 的治疗中,手术切除病灶目前是大多数病例的首选治疗。然而,在估计 10-15% 的 NMSC 患者中,手术可能不是最佳治疗选择。肿瘤位于美容敏感区域、患者合并症、高龄、使用抗凝治疗等,都可能成为选择放射治疗作为首选治疗的原因。 目标:确定电子近距离放射治疗这一针对基底细胞癌(BCC)的创新治疗的组织学确认临床疗效、安全性和可用性。 研究设计:前瞻性、基于门诊、单中心、单一治疗模式 S

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Basal Cell。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02939027

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:基底细胞癌。* 原理:电子近距离放射治疗(EBT)为特定皮肤病变,尤其是非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)的治疗提供了一种无需同位素的放射治疗方式。在NMSC的治疗中,手术切除病变目前是大多数病例的首选治疗方法。然而,估计有10-15%的NMSC患者,手术可能不是最佳治疗选择。肿瘤位于美容敏感区域、患者合并症、高龄、使用抗凝药物等都可能成为选择放射治疗作为首选治疗的原因。* 目的:确定组织学证实的电子近距离放射治疗——一种治疗基底细胞癌(BCC)的创新疗法的临床疗效、安全性和可用性。* 研究设计:前瞻性、基于门诊、单中心、单一治疗模式 * 研究人群:40名患者,年龄>18岁,至少患有1处BCC。干预:BCC将使用低能X射线的EBT进行治疗。将在治疗前、治疗期间以及治疗后2周、6周和3个月评估病变区域的肿瘤存在情况和大小。

如果患者有多个基底细胞癌(BCC),所有病灶都将接受电子近距离放射治疗,但研究中仅分析最大的一个病灶。* 主要研究参数/终点:BCC的局部控制情况。* 次要参数:急性皮肤毒性、皮肤美容效果、护理人员满意度及患者满意度。* 参与相关的负担和风险的性质与程度、获益及群体相关性:患者将暴露于低能量X射线。所需访视包括:治疗前1次访视(入组/知情同意及活检),2-3周内6次治疗访视,治疗后2周、6周、3个月、6个月、12个月和24个月各1次,共6次对照访视。* 患者还将被要求完成一份简短问卷,以评估其生活质量。

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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