咪喹莫特/脑肿瘤起始细胞（BTIC）疫苗治疗脑干胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于弥漫性内生性脑桥胶质瘤（DIPG）的免疫治疗研究。放疗完成后第四周（第10周）开始接种，每两周一次共四剂；第1和第3次接种时额外给予单次 180 cGy 照射以诱导 NKG2D 配体上调，总放疗剂量为 5940 cGy
基本信息
资源简介
咪喹莫特/脑肿瘤起始细胞（BTIC）疫苗治疗脑干胶质瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于弥漫性内生性脑桥胶质瘤（DIPG）的免疫治疗研究。疫苗由 University Of Minnesota Molecular and Cellular Therapeutics Facility 利用已建立的脑肿瘤起始细胞（BTIC）细胞系 GBM-6 作为抗原来源生产。放疗完成后第四周（第10周）开始接种，每两周一次共四剂；第1和第3次接种时额外给予单次 180 cGy 照射以诱导 NKG2D 配体上调，总放疗剂量为 5940 cGy。后续每四周接种一次，最长至入组后一年。数据可用于分析疫苗联合放疗的生存预测与疗效评估（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。疫苗将由 University Of Minnesota Molecular and Cellular Therapeutics Facility 使用已建立的脑肿瘤起始细胞（BTIC）细胞系 GBM-6 作为抗原来源生产。疫苗接种将在放射治疗完成后四周（第10周）开始，每两周给予一次，共四剂。在第1次和第3次接种时，将额外以单次剂量给予 180 cGy 照射，这是一种新颖的尝试，旨在诱导 NKG2D 配体上调（从而使残留肿瘤对淋巴细胞攻击“敏感化”）。每位患者的总放射剂量为 5940 cGy。后续疫苗接种将每四周给予一次，并持续至研究入组后最长一年，届时根据历史数据中位生存期已过。影像学将在 st
【主题与分类】
主题标签：Diffuse Intrinsic Pontine Glioma。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01400672
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/NCT01400672
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：弥漫性内生性脑桥胶质瘤。疫苗将由明尼苏达大学分子与细胞治疗设施生产，使用已建立的脑肿瘤起始细胞（BTIC）细胞系GBM-6作为抗原来源。疫苗接种将在完成放射治疗后四周（第10周）开始，每两周给予一次，共四剂。在第1次和第3次疫苗接种时，将额外以单次剂量给予180 cGy分次照射，这是一种新颖的尝试，旨在诱导NKG2D配体上调（从而使残余肿瘤对淋巴细胞攻击“敏感化”）。每位患者的总放射剂量将为5940 cGy。后续疫苗将每四周给予一次，并持续至研究入组后最长一年，届时根据历史数据，中位生存期已过。影像学检查将在研究入组时（放射治疗后）进行，此后每八周一次，直至十八个月，之后影像学随访间隔将由患者的临床状况决定。
影像学检查将包括采用我们当前机构脑肿瘤成像方案进行的脑部MRI。影像学检查还将包括SPECT/MRI和灌注MRI。在某些情况下，可使用FDG-PET成像来区分肿瘤坏死与进展。
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。
