Dupilumab治疗嗜酸性胃炎研究
源站描述显示,这是一项2期、多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估Dupilumab对比安慰剂在EG中的疗效。受试者按1:1随机分配接受Dupilumab或安慰剂,先接受600 mg一次,随后每两周300 mg,共6次注射;之后可进入开放标签治疗阶段,每两周给药一次,共24周

基本信息
资源简介
Dupilumab治疗嗜酸性胃炎研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Dupilumab治疗嗜酸性胃炎(EG)的临床试验。源站描述显示,这是一项2期、多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,评估Dupilumab对比安慰剂在EG中的疗效。受试者按1:1随机分配接受Dupilumab或安慰剂,先接受600 mg一次,随后每两周300 mg,共6次注射;之后可进入开放标签治疗阶段,每两周给药一次,共24周。约14个与CEGIR相关的中心参与。主要目的是评估重复皮下注射Dupilumab减少胃肠道嗜酸性炎症的疗效。数据可用于消化系统疾病治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:嗜酸性胃炎、嗜酸性胃肠炎。这是一项2期、多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,测试Dupilumab对比安慰剂在EG中的疗效。符合条件的受试者将按1:1随机分配至研究药物(Dupilumab)或安慰剂组,并接受600 mg一次,随后每两周300 mg剂量的研究治疗,共6次注射。在第6次注射后,受试者可以继续进入开放标签治疗阶段,其中Dupilumab将每两周给药一次,共24周。大约14个与嗜酸性胃肠道疾病研究者联盟(CEGIR)相关的中心将参与该研究。本研究的主要目的是评估重复皮下(SC)注射Dupilumab与安慰剂相比,减少胃肠道嗜酸性炎症的疗效。
【主题与分类】
主题标签:Eosinophilic Gastritis、Eosinophilic Gastroenteritis。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03678545
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03678545
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:嗜酸性粒细胞性胃炎、嗜酸性粒细胞性胃肠炎。这是一项2期、多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验,旨在测试度普利尤单抗与安慰剂相比在EG中的疗效。符合条件的受试者将按1:1随机分配至研究药物(度普利尤单抗)组或安慰剂组,并将接受600 mg一次负荷剂量,随后每两周300 mg的研究治疗剂量,共计6次注射。在第6次注射后,受试者可继续进入开放标签治疗阶段,在此期间度普利尤单抗将每两周给药一次,共计24周。大约14个与嗜酸性粒细胞性胃肠道疾病研究者联盟(CEGIR)相关的中心将参与这项研究。本研究的主要目的是评估重复皮下(SC)注射度普利尤单抗与安慰剂相比,在减少EG患者胃肠道嗜酸性粒细胞性炎症方面的疗效。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




