Zr89 PET 伴随试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌分类,聚焦黑色素瘤患者。研究为单中心前瞻性队列研究,评估 Zirconium Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT 作为黑色素瘤治疗反应早期指标的作用,是 LIMIT Melanoma Trial 的伴

Abramson Cancer Center at Penn MedicineAbramson Cancer Center at Penn Medicine
clinicaltrials
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医学影像预测Melanoma (Skin)
Zr89 + PET Companion Trial

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Zr89 PET 伴随试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/皮肤癌分类,聚焦黑色素瘤患者。研究为单中心前瞻性队列研究,评估 Zirconium Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT 作为黑色素瘤治疗反应早期指标的作用,是 LIMIT Melanoma Trial 的伴随成像研究。计划纳入最多 20 名可评估的黑色素瘤患者,受试者需完成基线和治疗后两次 PET/CT 扫描,预计约 3 年完成入组。数据可用于探索影像标志物与治疗反应的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黑色素瘤(皮肤)。这是一项单中心、前瞻性队列研究,评估 Zirconium Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT 作为黑色素瘤患者治疗反应早期指标的作用。本研究是“LIMIT Melanoma Trial”的伴随成像研究。符合 LIMIT Melanoma 治疗试验条件且年满 18 岁的黑色素瘤患者可能符合资格。所有参与者将在 University of Pennsylvania 的临床实践中接受照护。无论种族或民族背景,患者都将被接洽参与研究。我们预计入组最多 20 名符合本研究资格要求的可评估黑色素瘤参与者。可评估患者已完成基线和治疗后的 Zirconium Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT 扫描。预计入组约在 3 年内完成。在经历

【主题与分类】

主题标签:Melanoma (Skin)。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05279027

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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:黑色素瘤(皮肤)。这是一项单中心、前瞻性队列研究,评估锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT作为黑色素瘤患者疗效早期评估指标的价值。本研究是“LIMIT黑色素瘤试验”的配套影像学研究。符合LIMIT黑色素瘤治疗试验条件且年满18岁的黑色素瘤患者可能符合入组条件。所有参与者将在宾夕法尼亚大学临床诊疗机构接受照护。无论种族或民族背景,患者均会被接洽参与研究。我们预计入组最多20例符合本研究资格要求的可评估黑色素瘤参与者。可评估患者需完成基线和治疗后锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT扫描。预计招募期约为3年。受试者在完成筛选评估并确认符合研究参与资格后,将被安排在接受免疫治疗+HCQ治疗前进行基线锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT扫描。

在基线研究中,受试者将在开始治疗前最多8天(第-8天至第0天)注射锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa,并在注射后24±4小时、治疗给药前进行PET/CT成像。随后,受试者将在治疗后第14天(±4天)接受治疗后锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT扫描,该扫描需要在扫描前一天给予锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa。锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa PET/CT扫描之间的间隔将≥10天,以确保前一次注射的锆Zr 89 Crefmirlimab Berdoxa信号已衰减。

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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