热消融联合脊柱立体定向放射外科治疗有脊髓压迫风险的脊柱转移瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦有脊髓压迫风险的脊柱转移瘤患者,涵盖恶性消化系统肿瘤、转移性头颈癌、转移性肾癌、脊柱转移性恶性肿瘤、原发不明转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、骨转移性前列腺癌及肉瘤等病种

基本信息
资源简介
热消融联合脊柱立体定向放射外科治疗有脊髓压迫风险的脊柱转移瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦有脊髓压迫风险的脊柱转移瘤患者,涵盖恶性消化系统肿瘤、转移性头颈癌、转移性肾癌、脊柱转移性恶性肿瘤、原发不明转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、骨转移性前列腺癌及肉瘤等病种。数据用于评估热消融联合脊柱立体定向放射外科(SSRS)治疗中度至重度硬膜外受累脊柱转移瘤的疗效,主要终点为6个月局部控制率,次要终点包括1、3、9、12、18、24个月局部控制率及硬膜外肿瘤退缩程度,可用于肿瘤局部控制预测与疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性消化系统肿瘤、转移性头颈癌、转移性肾癌、脊柱转移性恶性肿瘤、原发不明转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、骨转移性前列腺癌、肉瘤。主要目的:I. 记录接受热消融联合脊柱立体定向放射外科(SSRS)治疗的中度至重度硬膜外受累脊柱转移瘤患者6个月时的局部控制率。次要目的:I. 确定1、3、9、12、18和24个月时的局部控制率,并与仅接受SSRS的历史对照在这些时间点及12个月时进行比较。II. 记录1、3、6、9、12、18和24个月时硬膜外肿瘤退缩程度。IIa. 通过体积测量计算硬膜外肿瘤体积减少量。IIb. Cal
【主题与分类】
主题标签:Malignant Digestive System Neoplasm、Metastatic Head and Neck Carcinoma、Metastatic Kidney Carcinoma、Metastatic Melanoma、Sarcoma、Solid Neoplasm、Spinal Cord Compression、Stage IV Breast Cancer AJCC v6 and v7、Thyroid Gland Carcinoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02713269
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02713269
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:恶性消化系统肿瘤、转移性头颈部癌、转移性肾癌、脊柱转移性恶性肿瘤、原发灶不明的转移性恶性肿瘤、转移性黑色素瘤、骨转移性前列腺癌、肉瘤。主要目的:I. 记录接受热消融联合立体定向脊柱放射外科(SSRS)治疗伴有中度至重度硬膜外侵犯的脊柱转移瘤患者的6个月局部控制率。次要目的:I. 确定1、3、9、12、18和24个月的局部控制情况,并与历史对照进行比较,历史对照患者在这些时间点及12个月时仅接受SSRS。II. 记录1、3、6、9、12、18和24个月时硬膜外肿瘤消退程度。IIa. 计算硬膜外肿瘤体积减少量(通过体积测量)。IIb. 计算硬膜囊通畅度增加量(通过体积测量并根据Bilsky方法)。III. 确定6、12、18和24个月的总生存期。IV.
评估与治疗前基线相比,在1、3、6、9、12、18和24个月时肌肉力量、脊柱相关疼痛的位置和严重程度、感觉功能、行走能力及神经学分级的变化。V. 评估治疗对生活质量(QOL)的影响,在治疗后1个月及之后每3个月使用经过验证的结果测量工具进行测量。VI. 描述治疗后的不良副作用,并将这些效应与影像学发现、疼痛控制和生活质量进行描述性关联。大纲:患者将在1-14天的时间窗口内,于不同日期接受热消融和计算机断层扫描(CT)引导下的SSRS,通过调强放射治疗进行。治疗顺序由医生决定。研究治疗完成后,患者在1、3、6、9和12个月时进行随访,之后每6个月随访一次。
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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