Belvarafenib 治疗 BRAF 变异实体瘤的中枢神经系统疗效研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07688356

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

疾病：原发性脑肿瘤、转移性脑肿瘤。本研究旨在评估Belvarafenib（一种口服泛RAF抑制剂）在BRAF改变的原发性脑肿瘤和BRAF改变的转移性脑肿瘤患者中的疗效和安全性。研究包括两组患者：队列1：携带BRAF改变的原发性脑肿瘤患者。队列2：携带BRAF改变的转移性脑肿瘤患者。研究将评估Belvarafenib是否能够：缩小或控制肿瘤生长。延缓疾病进展。改善生存结局。在脑部病灶以及脑外肿瘤中显示治疗活性（针对转移性疾病患者）。此外，研究将使用PROMIS Global Health Scale（PROMIS-GH）评估神经系统症状、身体功能和整体健康相关生活质量的变化，以更好地理解治疗反应与患者临床结局之间的关系。本研究结果预计将为Belvarafenib作为BRAF改变的原发性和转移性脑肿瘤患者治疗选择的潜在作用提供重要证据。

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。