化疗与供体干细胞移植治疗高级别脑癌患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高级别中枢神经系统恶性肿瘤患者接受化疗与供体干细胞移植的治疗研究

基本信息
资源简介
化疗与供体干细胞移植治疗高级别脑癌患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高级别中枢神经系统恶性肿瘤患者接受化疗与供体干细胞移植的治疗研究。覆盖间变性室管膜瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤、中枢神经系统生殖细胞肿瘤、脉络丛癌、颅内髓系肉瘤、恶性脑肿瘤、恶性胶质瘤和髓母细胞瘤等病种。主要目标为评估异基因造血细胞移植在化疗敏感的高级别中枢神经系统恶性肿瘤患者中的耐受性,以第30天移植相关死亡率和归因于预处理方案的III级及以上器官毒性发生率衡量;次要目标包括血小板和中性粒细胞植入中位时间、第100天急性移植物抗宿主病发生率、第100天及一年慢性移植物抗宿主病发生率、至第100天II级器官毒性发生率等。可用于移植耐受性与毒性预测研究(来源 clinicaltr。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:间变性室管膜瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤、中枢神经系统生殖细胞肿瘤、脉络丛癌、颅内髓系肉瘤、恶性脑肿瘤、恶性胶质瘤、髓母细胞瘤。主要目标:I. 评估异基因造血细胞移植(HCT)在化疗敏感的高级别中枢神经系统(CNS)恶性肿瘤患者中的耐受性,定义为第30天移植相关死亡率(TRM)以及30天内归因于预处理方案的III级器官毒性或更高等级(Bearman方案相关毒性量表)的发生率。次要目标:I. 血小板和中性粒细胞植入的中位时间。II. 第100天急性移植物抗宿主病(aGVHD)的发生率。III. 第100天和一年时慢性GVHD的发生率。IV. 至第100天II级器官毒性的发生率。V. 移植物失败率
【主题与分类】
主题标签:Anaplastic Ependymoma、Atypical Teratoid/Rhabdoid Tumor、Central Nervous System Germ Cell Tumor、Choroid Plexus Carcinoma、Intracranial Myeloid Sarcoma、Malignant Brain Neoplasm、Malignant Glioma、Medulloblastoma、Primitive Neuroectodermal Tumor、Recurrent Anaplastic Ependymoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04521946
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04521946
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:间变性室管膜瘤、非典型畸胎样/横纹肌样瘤、中枢神经系统生殖细胞肿瘤、脉络丛癌、颅内髓系肉瘤、恶性脑肿瘤、恶性胶质瘤、髓母细胞瘤。主要目的:I. 评估异基因造血细胞移植(HCT)在化疗反应性高级别中枢神经系统(CNS)恶性肿瘤患者中的耐受性,以移植后第30天移植相关死亡率(TRM)以及30天内因预处理导致的III级或以上器官毒性(Bearman方案相关毒性量表)发生率为衡量指标。次要目的:I. 血小板和中性粒细胞植入的中位时间。II. 第100天急性移植物抗宿主病(aGVHD)的发生率。III. 第100天及1年时慢性GVHD的发生率。IV. 至第100天II级器官毒性的发生率。V. 至第100天移植失败(原发性和继发性)的发生率。VI. 至第100天感染性并发症的发生率。VII. 第180天无进展生存期。VIII. 第100天及1年时复发的累积发生率、总生存期和无进展生存期。
大纲:患者在-8至-6天接受噻替哌静脉注射(IV),持续2-4小时,依托泊苷静脉注射,持续60分钟;在-5和-4天接受美法仑静脉注射,持续20分钟;在-5至-3天接受磷酸氟达拉滨静脉注射,持续1小时。仅接受脐带血移植的患者还在-4和-3天接受兔T淋巴细胞免疫球蛋白静脉注射,持续4-12小时。随后,患者在第0天进行HCT。患者从-2天开始接受他克莫司静脉注射或环孢素静脉注射,并从第0-40天每8小时口服(PO)或静脉注射吗替麦考酚酯,逐渐减量至第90天。研究治疗完成后,患者在100、180、270和360天进行随访。
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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