非恶性疾病患者接受UCBT、BMT或PBSCT联合RIC的数据采集研究
数据可用于分析RIC方案在化疗初治患者中的植入失败与感染问题，并评估含alemtuzumab、hydroxyurea、fludarabine、melph
基本信息
资源简介
非恶性疾病患者接受UCBT、BMT或PBSCT联合RIC的数据采集研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦接受脐血移植（UCBT）、骨髓移植（BMT）或外周血干细胞移植（PBSCT）联合减低强度预处理（RIC）的非恶性疾病患者，涵盖Primary Immunodeficiency (PID)、Congenital Bone Marrow Failure Syndromes、Inherited Metabolic Disorders (IMD)、Hereditary Anemias及Inflammatory Conditions等病种。数据可用于分析RIC方案在化疗初治患者中的植入失败与感染问题，并评估含alemtuzumab、hydroxyurea、fludarabine、melph。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：Primary Immunodeficiency (PID)、Congenital Bone Marrow Failure Syndromes、Inherited Metabolic Disorders (IMD)、Hereditary Anemias、Inflammatory Conditions。来自健康供者的造血干细胞移植（HSCT）可治愈或缓解多种非恶性疾病（NMD）。尽管减低强度预处理（RIC）方案有望降低治疗相关发病率与死亡率，但植入失败和感染限制了RIC在化疗初治患者中的应用。Szabolcs医生已完成多项试验，评估由alemtuzumab、hydroxyurea、fludarabine、melphalan和thiotepa组成的新型RIC方案。在UPMC Children's Hospital of Pittsburgh进行的最后一项试验，测试了一种高效且生物学合理的化疗类RIC方案，并配以简单的alemtuzumab剂量分层，结果获得了出色的生存率和显著
【主题与分类】
主题标签：Primary Immunodeficiency (PID)、Congenital Bone Marrow Failure Syndromes、Inherited Metabolic Disorders (IMD)、Hereditary Anemias、Inflammatory Conditions。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04528355
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04528355
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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：原发性免疫缺陷（PID）、先天性骨髓衰竭综合征、遗传性代谢病（IMD）、遗传性贫血、炎症性疾病。来自健康供者的造血干细胞移植（HSCT）可治愈或缓解多种非恶性疾病（NMD）。尽管减低强度预处理（RIC）方案有望降低治疗相关发病率与死亡率，但移植物失败和感染限制了RIC在未接受过化疗患者中的应用。Szabolcs医生已完成多项试验，评估由阿仑单抗、羟基脲、氟达拉滨、美法仑和塞替派组成的新型RIC方案。在匹兹堡UPMC儿童医院进行的最后一项试验中，一种高效且生物学合理的基于化疗的RIC方案，配合简单的阿仑单抗剂量分层，经测试后取得了优异的生存率和极低的移植物失败率。所描述的有利结果也可作为新兴基因治疗策略的毒性和疗效参考。
这项前瞻性临床数据收集将使研究者能够进一步评估该患者群体中的植入情况、GVHD、免疫抑制剂使用及总体生存率。
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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