化疗联合或不联合放疗或手术治疗寡转移性食管癌或胃癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦寡转移性食管癌或胃癌,覆盖胃腺癌、寡转移、AJCC v7 分期下的 IV 期食管腺癌、IV 期食管癌与 IV 期胃癌

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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文本预测Gastric AdenocarcinomaOligometastasisStage IV Esophageal Cancer AJCC v7Stage IV Gastric Cancer AJCC v7
Chemotherapy With or Without Radiation or Surgery in Treating Participants With Oligometastatic Esophageal or Gastric Cancer

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

化疗联合或不联合放疗或手术治疗寡转移性食管癌或胃癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦寡转移性食管癌或胃癌,覆盖胃腺癌、寡转移、AJCC v7 分期下的 IV 期食管腺癌、IV 期食管癌与 IV 期胃癌。研究评估一线化疗后未进展的患者接受早期局部治疗(同步放化疗与手术)能否改善总生存,并关注无进展生存与总生存的关系、局部控制、局部区域控制、远处转移进展时间及毒性。可用于肿瘤治疗策略与生存预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃腺癌、寡转移、AJCC v7 IV 期食管腺癌、AJCC v7 IV 期食管癌、AJCC v7 IV 期胃癌。主要目标:I. 评估一线化疗后无疾病进展的寡转移性食管癌或胃癌患者,接受早期局部治疗(同步化疗/放疗和手术)是否会表现出改善的总生存期(OS)。次要目标:I. 评估两个治疗组之间无进展生存期与总生存期的关系。II. 报告局部控制、局部区域控制。III. 报告远处转移进展时间。IV. 报告毒性。概述:参与者在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,接受至少 6 个周期、最多 8 个周期的诱导化疗。参与者

【主题与分类】

主题标签:Gastric Adenocarcinoma、Oligometastasis、Stage IV Esophageal Cancer AJCC v7、Stage IV Gastric Cancer AJCC v7。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03161522

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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:胃腺癌、寡转移、IV期食管腺癌(AJCC第7版)、IV期食管癌(AJCC第7版)、IV期胃癌(AJCC第7版)。主要目标:I. 评估一线化疗后无疾病进展的食管癌或胃癌寡转移患者,通过早期局部治疗(同步化疗/放疗和手术)是否能表现出改善的总生存期(OS)。次要目标:I. 评估两个治疗组之间无进展生存期与总生存期之间的关系。II. 报告局部控制率、局部区域控制率。III. 报告远处转移进展时间。IV. 报告毒性。大纲:参与者在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,接受至少6个周期、最多8个周期的诱导化疗。随后,参与者被随机分配到2组中的1组。第I组(维持化疗):在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,参与者按照治疗医师的指示接受氟尿嘧啶和卡培他滨。

第二组(局部治疗):参与者在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,接受氟尿嘧啶和卡培他滨治疗,并根据主治医师的指示进行放射治疗(RT)。参与者还可能根据临床审慎原则和主治医师的指示,对部分或全部剩余病灶进行手术。研究治疗完成后,对参与者进行随访,分别在4-8周、2-3个月时进行,之后每3-6个月随访一次,持续至多3年,此后每6-12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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