PIPAC治疗卵巢、子宫、阑尾、结直肠或胃癌患者的腹膜癌病
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于加压腹腔内气溶胶化疗(PIPAC)治疗腹膜癌病(PC)的临床研究

基本信息
资源简介
PIPAC治疗卵巢、子宫、阑尾、结直肠或胃癌患者的腹膜癌病
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于加压腹腔内气溶胶化疗(PIPAC)治疗腹膜癌病(PC)的临床研究。研究对象覆盖原发性卵巢、子宫、胃、结直肠或阑尾癌导致的腹膜转移患者,按原发肿瘤类型分为三组,评估PIPAC的安全性,并在结直肠或阑尾癌组中确定PIPAC联合MMC的最大耐受剂量,同时观察能否进行细胞减灭术联合或不联合HIPEC。数据可用于肿瘤治疗安全性、剂量探索及腹膜转移临床结局的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:临床IV期胃癌AJCC v8、临床IVA期胃癌AJCC v8、临床IVB期胃癌AJCC v8、恶性子宫肿瘤、转移性阑尾癌、转移性结直肠癌、转移性胃癌、腹膜转移性恶性肿瘤。主要目标:I. 评估加压腹腔内气溶胶化疗(PIPAC)在3组患者中的安全性:原发性卵巢、子宫或胃癌导致的腹膜癌病(PC)(第1组);原发性结直肠癌或阑尾癌导致的PC(第2组)。II. 评估PIPAC的安全性,并确定结直肠癌或阑尾癌导致的PC患者(第3组)中PIPAC联合MMC的最大耐受剂量(MTD)。次要目标:I. 能够进行细胞减灭术联合/不联合腹腔热灌注化疗(HIPEC)(第3组 pa
【主题与分类】
主题标签:Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Malignant Uterine Neoplasm、Metastatic Appendix Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Gastric Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Ovarian Carcinoma、Peritoneal Carcinomatosis、Stage IV Appendix Carcinoma AJCC v8、Stage IV Colorectal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04329494
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态:临床IV期胃癌 AJCC v8、临床IVA期胃癌 AJCC v8、临床IVB期胃癌 AJCC v8、恶性子宫肿瘤、转移性阑尾癌、转移性结直肠癌、转移性胃癌、腹膜转移性恶性肿瘤。主要目标:I. 评估加压腹腔气溶胶化疗(PIPAC)在3组患者中的安全性:由原发性卵巢癌、子宫癌或胃癌引起的腹膜癌病(PC)(第1组);由原发性结直肠癌或阑尾癌引起的PC(第2组)。II. 评估PIPAC的安全性,并确定由结直肠癌或阑尾癌引起的PC患者中使用MMC进行PIPAC的最大耐受剂量(MTD)(第3组)。次要目标:I. 能够进行细胞减灭术,伴/不伴腹腔热灌注化疗(HIPEC)(第3组患者)。II. 疗效将通过以下方式评估:Ia. 实体瘤疗效评价标准(RECIST),如可用,版本1.1,通过基线和治疗完成后6周及18周时的计算机断层扫描(CT)进行;Ib.
每个周期通过活检进行腹膜消退分级评分(PRGS)(将获取PIPAC前和PIPAC后的腹膜样本)。Ic. 腹腔镜检查时的腹膜癌指数(PCI)。II. 根据Clavien-Dindo分类在4、10和16周(每次PIPAC后4周)评估的术后手术并发症。III. 无进展生存期。IV. PIPAC技术失败率。V. 通过欧洲五维五水平生活质量量表问卷(EQ-5D-5L)和MD Anderson症状量表(MDASI)测量的治疗前及6、12和18周时患者报告的健康状态/生活质量和症状。VI. 通过治疗前后每日步数(Vivofit 4腕带计步器——Garmin公司)测量的功能状态。探索性目标:I. 用于表征腹膜肿瘤的肿瘤微环境、亚克隆演化、基因组学和药代动力学的相关性/转化研究。大纲:患者被分配至3个组之一。第I组:卵巢癌患者,
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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