弥漫性中线胶质瘤的联合治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为弥漫性中线胶质瘤的联合治疗,属于肿瘤/脑肿瘤领域。源站描述显示这是一项多臂/队列、多机构、开放标签试验,按疾病阶段(新诊断、放疗后无进展、疾病进展)划分队列,涉及弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M 突变型、复发性弥漫性内

基本信息
资源简介
弥漫性中线胶质瘤的联合治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为弥漫性中线胶质瘤的联合治疗,属于肿瘤/脑肿瘤领域。源站描述显示这是一项多臂/队列、多机构、开放标签试验,按疾病阶段(新诊断、放疗后无进展、疾病进展)划分队列,涉及弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M 突变型、复发性弥漫性内生性脑桥胶质瘤、复发性弥漫性中线胶质瘤、复发性 WHO III 级胶质瘤等条件。可用于了解该试验的队列设计与入组状态,支持相关肿瘤研究中的分类与信息整理(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M 突变型、复发性弥漫性内生性脑桥胶质瘤、复发性弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M 突变型、复发性 WHO III 级胶质瘤、WHO III 级胶质瘤。概述:这是一项多臂/队列、多机构、开放标签试验。研究根据疾病阶段(新诊断、放疗后无疾病进展、疾病进展时)分为不同队列。---本研究不招募队列 1、2、3 和 4 -- 队列描述:--招募中-- 队列 5:包括肿瘤显示特定感兴趣分子改变、被认为可被已批准/可用药物靶向、且由 PNOC022 肿瘤委员会推荐的参与者。参与者还允许接受 ONC201 单药治疗联合放疗或再放疗。队列 5^1:包括新诊断的
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant、Recurrent WHO Grade III Glioma、WHO Grade III Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05009992
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05009992
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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:弥漫性内生性桥脑胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、复发性弥漫性内生性桥脑胶质瘤、复发性弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、复发性WHO III级胶质瘤、WHO III级胶质瘤。大纲:这是一项多臂/队列、多机构、开放标签试验。研究根据疾病阶段(新诊断、放疗后无疾病进展和疾病进展时)分为不同队列。—本研究不招募队列1、2、3和4–队列描述:–正在招募–队列5:包括其肿瘤显示出特定感兴趣的分子改变,这些改变被认为可被已批准/可用的药物靶向,并由PNOC022肿瘤委员会推荐。参与者还允许接受ONC201单药治疗联合放疗或再放疗。队列5^1:包括已进行肿瘤组织采集且尚未完成放疗的新诊断参与者。队列5^2:包括已进行肿瘤组织采集并已完成放疗的新诊断参与者。
队列5^3:纳入患有进展性DMG、不计划进行SOC肿瘤采集并将接受再照射的参与者。–正在招募-- 队列6:纳入已完成局灶性放射治疗且距放疗完成4-14周内、无进展证据的DMG参与者,这些参与者将接受重复的瘤内DNX-2401输注。-当前未招募- 队列1A和2A(靶点验证队列);纳入尚未进行肿瘤组织采集的新诊断参与者。队列1A将纳入尚未完成放射治疗的DMG参与者,队列2A将纳入已完成放射治疗的DMG参与者。-当前未招募- 队列1B和2B:纳入已完成肿瘤组织采集的新诊断参与者。队列1B将纳入尚未完成放射治疗的DMG参与者,队列2B将纳入已完成放射治疗的DMG参与者。-当前未
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




