Ritlecitinib治疗CTCL研究

源站描述记录了筛查访视(第-28天至第-1天)的评估流程,包括入排标准评估、靶向体格检查与生命体征、mSWAT评分与疾病分期、心电图、病史与合并用药及既往治疗回顾、血清妊娠试验,以及全血细胞计数与分类、血清化学和病毒监测等实验室检查

Icahn School of Medicine at Mount SinaiIcahn School of Medicine at Mount Sinai
clinicaltrials
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医学影像预测CTCLMycosis FungoidesSezary Syndrome
Ritlecitinib in CTCL

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-06

资源简介

Ritlecitinib治疗CTCL研究

该数据集来源于clinicaltrials.gov,围绕Ritlecitinib用于CTCL(皮肤T细胞淋巴瘤)的研究,涵盖Mycosis Fungoides与Sezary Syndrome两类疾病。源站描述记录了筛查访视(第-28天至第-1天)的评估流程,包括入排标准评估、靶向体格检查与生命体征、mSWAT评分与疾病分期、心电图、病史与合并用药及既往治疗回顾、血清妊娠试验,以及全血细胞计数与分类、血清化学和病毒监测等实验室检查。可用于了解该临床试验的筛查评估内容与数据构成(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:CTCL、蕈样肉芽肿、Sezary综合征。在提供知情同意后,患者将在筛查访视(第-28天至第-1天)接受研究资格评估,包括:入组/排除标准评估;靶向体格检查(包括生命体征);mSWAT评分和疾病分期;心电图(ECG);病史和合并用药以及既往药物/治疗回顾;以及血清妊娠试验(如适用)。将进行实验室检查,包括全血细胞计数(CBC)及分类(嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞)、血清化学包括白蛋白、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、碱性磷酸酶(ALP)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、肌酐、肌酸激酶、钾、钠、总胆红素、LDH、病毒监测组套(EBV、CMV、HSV1、HSV2和VZV),以及

【主题与分类】

主题标签:CTCL、Mycosis Fungoides、Sezary Syndrome。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05879458

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05879458

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    • 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

疾病:CTCL、蕈样肉芽肿、Sezary综合征。在提供知情同意后,患者将在筛选访视(第-28天至第-1天)时接受研究资格评估,包括:纳入/排除标准评估;针对性体格检查(包括生命体征);mSWAT评分和疾病分期;心电图(ECG);病史和合并用药以及既往用药/治疗审查;以及血清妊娠试验(如适用)。将进行实验室检查,包括全血细胞计数(CBC)及分类(嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞)、血清生化包括白蛋白、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、碱性磷酸酶(ALP)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、肌酐、肌酸激酶、钾、钠、总胆红素、LDH、病毒监测组合(EBV、CMV、HSV1、HSV2和VZV),以及乙型肝炎表面抗原(HBsAg)、HBcAb、丙型肝炎抗体,并接受人类免疫缺陷病毒(HIV)检测。将进行尿液分析。患者还将接受结核菌素纯蛋白衍生物(PPD)或QuantiFERON TB-Gold试验(QFT)检测。

患者还将接受外周血流式细胞术分析和TCR重排研究,以监测潜在的CTCL血液受累。将在基线前4周内进行CT扫描和PET(正电子发射断层扫描),以帮助确定或确认外周淋巴结大小并进行TNM分类,或者如果研究者怀疑内部受累,可在任何时间进行。符合入选标准(满足所有入选标准且无排除标准)的患者将接受基线/第0天评估。这些评估包括生命体征和针对性体格检查、mSWAT评分、临床疾病分期、问卷、临床摄影、尿妊娠试验(如适用),以及采集血液用于生化、血液学、机制研究、药物水平基线、血液DNA分析、血液RNA分析和血

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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