贝伐珠单抗与伊立替康治疗复发、进展或难治性儿童胶质瘤、髓母细胞瘤、室管膜瘤或低级别胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦儿童中枢神经系统肿瘤，涵盖儿童间变性星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、脊髓肿瘤以及复发儿童脑干胶质瘤、室管膜瘤和髓母细胞瘤等病种
基本信息
资源简介
贝伐珠单抗与伊立替康治疗复发、进展或难治性儿童胶质瘤、髓母细胞瘤、室管膜瘤或低级别胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦儿童中枢神经系统肿瘤，涵盖儿童间变性星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤、脊髓肿瘤以及复发儿童脑干胶质瘤、室管膜瘤和髓母细胞瘤等病种。研究评估贝伐珠单抗联合盐酸伊立替康在复发、进展或难治性恶性胶质瘤、脑干胶质瘤及髓母细胞瘤患儿中，前四个疗程内疾病进展前观察到的客观缓解率。数据可用于儿童脑肿瘤治疗反应预测与疗效评估相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：儿童大脑间变性星形细胞瘤、儿童少突胶质细胞瘤、儿童脊髓肿瘤、复发儿童脑干胶质瘤、复发儿童室管膜瘤、复发儿童髓母细胞瘤。主要目标：I. 评估在复发、进展或难治性恶性胶质瘤儿科患者（A层[自2009年4月21日起停止入组]）或复发/进展/难治性内在脑干胶质瘤患者（B层[自2009年4月21日起停止入组]）中，接受贝伐珠单抗和盐酸伊立替康治疗的前四个疗程期间、疾病进展前观察到的客观缓解率。II. 评估在复发或进展性髓母细胞瘤患者（C层[
【主题与分类】
主题标签：Childhood Oligodendroglioma、Childhood Spinal Cord Neoplasm、Recurrent Childhood Brain Stem Glioma、Recurrent Childhood Ependymoma、Recurrent Childhood Medulloblastoma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00381797
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：儿童大脑间变性星形细胞瘤、儿童少突胶质细胞瘤、儿童脊髓肿瘤、复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童室管膜瘤、复发性儿童髓母细胞瘤。主要目标：I. 在接受贝伐珠单抗和盐酸伊立替康治疗的前四个疗程中，估计在疾病进展前观察到的客观缓解率，对象为患有复发性、进展性或难治性恶性胶质瘤（A层[截至2009年4月21日已停止招募]）或复发性/进展性/难治性内在脑干胶质瘤（B层[截至2009年4月21日已停止招募]）的儿科患者。II. 在接受贝伐珠单抗和盐酸伊立替康治疗的前四个疗程中，估计在疾病进展前观察到的客观缓解率，对象为患有复发性或进展性髓母细胞瘤（C层[截至2009年10月27日已停止招募]）或复发性或进展性室管膜瘤（D层[截至2010年7月29日已停止招募]）的患者。III.
估计贝伐珠单抗和伊立替康在复发或进展性低级别胶质瘤患者中相关的持续疾病稳定率（E层[截至2010年7月29日停止入组]）。次要目标：I. 估计该方案在这些患者中的治疗相关毒性发生率。II. 估计该方案在这些患者中持续客观缓解的累积发生率。III. 估计这些患者的生存期和无事件生存期分布。IV. 使用MR灌注/扩散成像和氟脱氧葡萄糖F 18正电子发射断层扫描，将肿瘤功能变化与无进展生存期和缓解相关联。大纲：这是一项多中心研究。患者按肿瘤类型分层（高级别胶质瘤[截至2009年4月21日停止入组] vs 内在脑干肿瘤[截至2009年4月21日停止入组] vs 髓母细胞瘤[截至2010年10月27日停止入组] vs 室管膜瘤[截至2010年7月29日停止入组] vs 低级别胶质瘤[截至2010年7月29日停止入组]）。患者在第1天和第15天接受贝伐珠单抗静脉注射，持续30-90分钟，以及盐酸伊立替康静脉注射，持续
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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