可切除脑转移瘤术前 fSRS 数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为可切除脑转移瘤的术前大分割立体定向放射外科(fSRS)治疗。源站描述显示,研究目的是判断术前 fSRS 联合手术相比当前标准治疗能否改善局部失败时间(TTLF)

H. Lee Moffitt Cancer Center and Research InstituteH. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute
clinicaltrials
浏览 13
医学影像预测Brain MetastasesBrain Lesion
Preop fSRS for Resectable Brain Metastases

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

可切除脑转移瘤术前 fSRS 数据集

该数据集英文名为 Preop fSRS for Resectable Brain Metastases,来源于 clinicaltrials.gov,主题聚焦于可切除脑转移瘤的术前大分割立体定向放射外科(fSRS)治疗。根据源站描述,研究涉及的条件包括脑转移瘤和脑部病灶,其核心目的是判断术前采用大分割立体定向放射外科联合手术,相比当前标准治疗能否改善局部失败时间(TTLF)。数据集在分类上归属于神经系统疾病下的其他类别,主题标签为 Brain Metastases 和 Brain Lesion。整体而言,该数据集围绕一项针对可切除脑转移瘤的术前放射外科治疗研究展开,提供了与该临床研究相关的注册信息,可用于了解研究目的、疾病条件和治疗方向,但其具体数据字段、样本规模、随访时长和统计结果等细节,源站未提供。

【数据集背景】

脑转移瘤是神经系统疾病领域的重要临床问题,对于可切除的脑转移瘤,手术切除通常是治疗策略的一部分。然而,术后局部失败风险仍然是临床关注的重点。该数据集所对应的研究,旨在探索术前大分割立体定向放射外科(fSRS)联合手术的治疗模式,并与当前标准治疗进行比较,以评估其能否改善局部失败时间(TTLF)。这一背景体现了该数据集在神经肿瘤学和放射外科交叉领域的研究价值,也说明其主题与脑转移瘤的局部控制密切相关。源站描述中明确提及 Conditions 为 Brain Metastases 和 Brain Lesion,进一步限定了该数据集所涉及的疾病范围。

【数据内容】

该数据集的内容围绕 clinicaltrials.gov 上的一项临床研究注册信息展开。根据源站描述,其核心内容包括研究条件、研究目的以及治疗干预方向的概述。具体而言,研究条件为脑转移瘤和脑部病灶;研究目的是判断术前大分割立体定向放射外科联合手术是否较当前标准治疗改善局部失败时间(TTLF)。主题标签包括 Brain Metastases 和 Brain Lesion。除上述信息外,关于数据集的具体字段结构、变量类型、记录数量、患者人口学信息、影像数据、随访数据或统计指标等内容,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提供了该研究的基本注册信息,包括研究条件和研究目的。该数据集在分类上属于神经系统疾病 / 其他,主题标签为 Brain Metastases 和 Brain Lesion。关于采集方式、采集时间范围、采集机构、数据更新频率以及原始数据的具体获取途径,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于了解可切除脑转移瘤术前大分割立体定向放射外科治疗的研究背景和设计思路。潜在使用场景包括:作为神经肿瘤学、放射外科或临床研究方法学相关的参考资料;帮助研究人员快速定位与脑转移瘤术前 fSRS 相关的临床研究注册信息;用于梳理该研究的研究条件、干预方向和主要评价指标。由于源站未提供具体数据字段和结果数据,该数据集不适合直接用于统计分析、疗效比较或患者层面的临床决策。其适用场景应限于对研究注册信息的概览和背景理解。

【使用方法】

该数据集的使用应以其来源站 clinicaltrials.gov 的注册信息为基础。使用者可通过数据集名称 Preop fSRS for Resectable Brain Metastases 进行检索和识别,并结合主题标签 Brain Metastases 和 Brain Lesion 理解其疾病范围。在使用时,应关注源站描述中提到的研究目的,即判断术前 fSRS 联合手术相比当前标准治疗能否改善局部失败时间(TTLF)。关于具体的数据下载方式、接口调用方法、数据格式解析或分析流程,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集的信息来源为 clinicaltrials.gov,其质量取决于源站注册信息的准确性和完整性。当前可确认的内容包括研究条件、研究目的和主题标签,但缺乏对样本量、研究设计细节、统计方法、结果数据以及数据完整性的说明。因此,该数据集在用于二次分析时存在明显限制。此外,源站未提供关于数据更新、版本控制、缺失值处理或偏倚控制的信息。使用者应意识到,该数据集主要反映研究注册层面的信息,而非完整的临床研究数据集。

【引用与许可】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用限制、数据共享政策以及是否允许商业使用等信息,源站未提供。使用者在引用或使用该数据集时,应直接参考 clinicaltrials.gov 的相关规定和政策。

下载信息

注册下载

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暂未开放

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05267587

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:脑转移瘤,脑病变。本研究的目的是确定与当前标准治疗相比,术前采用大分割立体定向放射外科治疗随后进行手术是否能改善局部失败时间(TTLF)。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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