国际弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)/弥漫性中线胶质瘤(DMG)注册与样本库
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)与弥漫性中线胶质瘤(DMG),包括H3 K27M突变型

基本信息
资源简介
国际弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)/弥漫性中线胶质瘤(DMG)注册与样本库
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)与弥漫性中线胶质瘤(DMG),包括H3 K27M突变型。项目为采集生物标本、影像及相关临床数据提供基础设施,以推动该患者群体的生物学研究。注册库旨在促进研究者协作,实现数据与标本的及时共享,并建立分类系统及统一的诊断、评估和反应标准,最终为DIPG/DMG患儿开发有效疗法。数据涵盖临床、人口学、影像学和病理学数据及可获得的标本,可用于分类、诊断标准与治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:弥漫性内生性脑桥胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、弥漫性中线胶质瘤。关于弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)和弥漫性中线胶质瘤(DMG)的生物学数据有限。该项目为获取生物标本、影像和相关临床数据提供基础设施,以促进该患者群体的生物学研究。DIPG/DMG注册库的目标是促进研究者之间的合作,以便及时共享数据和/或标本用于未来研究,并开发分类系统、统一的诊断、评估和反应标准,最终为DIPG/DMG患儿开发有效疗法。该注册库将收集DIPG/D患者的临床、人口学、影像学和病理学数据及标本(如有)
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Intrinsic Pontine Glioma、Diffuse Midline Glioma, H3 K27M-Mutant、Diffuse Midline Glioma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03101813
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03101813
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:弥漫性内生性桥脑胶质瘤、弥漫性中线胶质瘤、H3 K27M突变型、弥漫性中线胶质瘤。关于弥漫性内生性桥脑胶质瘤(DIPG)和弥漫性中线胶质瘤(DMG)的生物学数据有限。本项目为获取生物标本、影像学资料及相关临床数据提供基础设施,以促进该患者群体的生物学研究。DIPG/DMG注册研究的目标是促进研究者之间的合作,以便及时共享数据和/或标本用于未来研究,并制定分类系统、统一的诊断、评估和反应标准,最终为DIPG/DMG患儿开发有效的治疗方法。该注册研究将收集DIPG/DMG患者的临床、人口学、影像学和病理学数据及标本(如有),包括前瞻性收集(新诊断或目前在世患者)和回顾性收集(已故患者)。病例通过以下途径确定:1. 现有临床和/或癌症注册数据库 2. 临床医生、外科医生或病理学家的转诊 3.
直接与登记处工作人员联系的家属 将收集以下数据/材料: 临床:人口统计学数据、诊断日期、诊断时的体征和症状、实验室数据、详细治疗数据(例如手术类型和日期(如有)、化疗、放疗)、治疗最佳反应、进展日期、进展类型(局部或转移)以及随访数据。 影像学:研究入组时将索取自诊断以来获得的所有放射影像学图像。 病理中心复核:如果有肿瘤组织(来自活检或尸检)的玻璃切片(染色或未染色)或石蜡块,将在登记入组时索取,但并非入组所必需。 生物信息学储存库:收集已有的分子和/或基因组数据或已进行的分析,以及对来自登记处的组织进行前瞻性分析
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。




