在食管癌和胃癌常规化疗基础上加用放疗的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于寡转移性食管和胃腺癌(EGA)患者,覆盖临床 IV、IVA、IVB 期食管腺癌与胃癌以及转移性食管腺癌、转移性胃腺癌等条件

基本信息
资源简介
在食管癌和胃癌常规化疗基础上加用放疗的试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于寡转移性食管和胃腺癌(EGA)患者,覆盖临床 IV、IVA、IVB 期食管腺癌与胃癌以及转移性食管腺癌、转移性胃腺癌等条件。源站描述显示其核心目的是验证在系统治疗基础上加用巩固性放疗是否优于单纯继续系统治疗,适用于一线治疗未进展的患者。数据可用于肿瘤治疗方案的分类研究或临床试验特征分析(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 期食管腺癌 AJCC v8、临床 IV 期胃癌 AJCC v8、临床 IVA 期食管腺癌 AJCC v8、临床 IVA 期胃癌 AJCC v8、临床 IVB 期食管腺癌 AJCC v8、临床 IVB 期胃癌 AJCC v8、转移性食管腺癌、转移性胃腺癌。主要目的:I. 在寡转移性食管和胃腺癌(EGA)患者中,确立巩固性放疗优于单纯继续系统治疗,这些患者在一线治疗中未进展。大纲:步骤 1(诱导期):患者被分配到 2 个臂中的 1 个。ARM A:患者在第 1 天和第 15 天接受奥沙利铂静脉注射(IV)超过 1.5 小时、亚叶酸钙 IV 超过 1.5 小时和 5-氟尿嘧啶 IV 超过 46-48 小时。治疗每 28 天重复一次,最多 4 个周期
【主题与分类】
主题标签:Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Metastatic Esophageal Adenocarcinoma、Metastatic Gastric Adenocarcinoma、Oligometastatic Gastric Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/胃癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04248452
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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
疾病条件:临床IV期食管腺癌(AJCC第8版)、临床IV期胃癌(AJCC第8版)、临床IVA期食管腺癌(AJCC第8版)、临床IVA期胃癌(AJCC第8版)、临床IVB期食管腺癌(AJCC第8版)、临床IVB期胃癌(AJCC第8版)、转移性食管腺癌、转移性胃腺癌。主要目的:I. 确立巩固性放射治疗在一线治疗未进展的寡转移性食管和胃腺癌(EGA)患者中优于继续单独全身治疗。方案概要:第1步(诱导期):患者被分配至2个臂中的1个。A臂:患者在第1天和第15天接受奥沙利铂静脉注射(IV)1.5小时、亚叶酸钙IV 1.5小时和5-氟尿嘧啶IV 46-48小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每28天重复一次,最多4个周期。B臂:患者在第1天接受奥沙利铂IV 2小时,并在第1-14天每天两次(BID)口服(PO)卡培他滨。
在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗每21天重复一次,最多6个周期。第2步:患者被随机分配至4个组中的1组。C组:A组患者诱导治疗结束后1周,患者接受放疗,最长15天。放疗结束后2-4周内,患者在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,接受与A组相同的奥沙利铂、亚叶酸钙和5-氟尿嘧啶治疗,持续2年。D组:A组患者诱导治疗后,在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,继续接受与A组相同的奥沙利铂、亚叶酸钙和5-氟尿嘧啶治疗,持续2年。E组:B组患者诱导治疗结束后1周,患者接受放疗,最长15天。放疗结束后2-4周内,患者在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,接受与B组相同的奥沙利铂和卡培他滨治疗,持续2年。F组:B组患者诱导治疗后,在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,继续接受与B组相同的奥沙利铂和卡培他滨治疗,持续2年。
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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