Flavopiridol治疗复发或难治性儿童实体瘤或淋巴瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于Flavopiridol治疗复发或难治性儿童实体瘤或淋巴瘤的剂量递增、多中心临床研究
基本信息
资源简介
Flavopiridol治疗复发或难治性儿童实体瘤或淋巴瘤
本数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于Flavopiridol治疗复发或难治性儿童实体瘤或淋巴瘤的剂量递增、多中心临床研究。覆盖复发性儿童脑干胶质瘤、小脑星形细胞瘤、大脑星形细胞瘤、室管膜瘤、大细胞淋巴瘤、肝癌、淋巴母细胞淋巴瘤及恶性生殖细胞瘤等病种。研究主要目标为确定该药在儿童患者中的最大耐受剂量、毒性反应、药代动力学及抗肿瘤活性。数据可用于评估药物剂量与安全性、疗效关系，支持儿科肿瘤治疗方案的探索与预测建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童小脑星形细胞瘤、复发性儿童大脑星形细胞瘤、复发性儿童室管膜瘤、复发性儿童大细胞淋巴瘤、复发性儿童肝癌、复发性儿童淋巴母细胞淋巴瘤、复发性儿童恶性生殖细胞瘤。主要目标：I. 确定Flavopiridol在复发或难治性实体瘤或淋巴瘤儿童患者中的最大耐受剂量。II. 确定该药在这些患者中的毒性反应和药代动力学。III. 确定该药在这些患者中的抗肿瘤活性。概述：这是一项剂量递增、多中心研究。患者在第1-3天接受1小时静脉输注Flavopiridol。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每21天重复治疗。3至6名患者的队列接受递增剂量的fla
【主题与分类】
主题标签：Recurrent Childhood Brain Stem Glioma、Recurrent Childhood Cerebral Astrocytoma、Recurrent Childhood Ependymoma、Recurrent Childhood Large Cell Lymphoma、Recurrent Childhood Liver Cancer、Recurrent Childhood Medulloblastoma、Recurrent Childhood Rhabdomyosarcoma、Recurrent Childhood Soft Tissue Sarcoma、Recurrent Neuroblastoma、Recurrent Osteosarcoma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00012181
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00012181
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：复发性儿童脑干胶质瘤、复发性儿童小脑星形细胞瘤、复发性儿童大脑星形细胞瘤、复发性儿童室管膜瘤、复发性儿童大细胞淋巴瘤、复发性儿童肝癌、复发性儿童淋巴母细胞淋巴瘤、复发性儿童恶性生殖细胞肿瘤。主要目标：I. 确定黄酮吡多在患有复发性或难治性实体瘤或淋巴瘤儿童中的最大耐受剂量。II. 确定该药物在这些患者中的毒性反应和药代动力学。III. 确定该药物在这些患者中的抗肿瘤活性。大纲：这是一项剂量递增的多中心研究。患者在第1-3天接受黄酮吡多静脉注射，历时1小时。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每21天重复治疗。3至6名患者的队列接受递增剂量的黄酮吡多，直到确定最大耐受剂量（MTD）。MTD定义为3名患者中有2名或6名患者中有2名经历剂量限制性毒性的前一个剂量。患者每6个月随访一次。
预计入组：本研究将在18个月内最多入组30名患者。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
