外周血干细胞移植联合化疗治疗恶性实体瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外周血干细胞移植联合化疗治疗恶性实体瘤的临床研究。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、儿童及性腺外生殖细胞瘤、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞瘤等病种

基本信息
资源简介
外周血干细胞移植联合化疗治疗恶性实体瘤患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外周血干细胞移植联合化疗治疗恶性实体瘤的临床研究。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、儿童及性腺外生殖细胞瘤、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞瘤等病种。研究评估在依托泊苷与卡铂清髓性化疗后,自体动员 CD34+ 外周血干细胞能否实现完全血液学重建,并分析环磷酰胺联合非格司亭动员后 CD34+ 细胞与 GM-CFU 的采集频率和产量,可用于移植疗效与造血恢复的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞瘤、性腺外生殖细胞瘤、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞瘤。目标: 确定在转移性或复发性横纹肌肉瘤、神经母细胞瘤、尤因肉瘤/原始神经外胚层肿瘤、生殖细胞瘤、儿童脑肿瘤或肝母细胞瘤患者中,经包含依托泊苷(VP-16)和卡铂(CBDCA)的清髓性化疗后,自体移植动员的 CD34+ 外周血干细胞(PBSC)能否提供完全的血液学重建。 确定在单次高剂量环磷酰胺(CTX)启动后给予非格司亭(G-CSF),所动员、采集和纯化的 CD34+ PBSC 及粒细胞-巨噬细胞集落形成单位(GM-CFU)的频率和产量。* 将 CD 的数量
【主题与分类】
主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Childhood Germ Cell Tumor、Extragonadal Germ Cell Tumor、Liver Cancer、Neuroblastoma、Ovarian Cancer、Sarcoma、Testicular Germ Cell Tumor。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00007813
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00007813
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、儿童生殖细胞肿瘤、性腺外生殖细胞肿瘤、肝癌、神经母细胞瘤、卵巢癌、肉瘤、睾丸生殖细胞肿瘤。目的:* 确定在转移性或复发性横纹肌肉瘤、神经母细胞瘤、尤因肉瘤/原始神经外胚层肿瘤、生殖细胞肿瘤、儿童脑肿瘤或肝母细胞瘤患者中,采用依托泊苷(VP-16)和卡铂(CBDCA)组成的清髓性化疗后,自体移植动员的CD34+外周血干细胞(PBSC)能否实现完全的血液学重建。* 确定单次高剂量环磷酰胺(CTX)预处理后序贯非格司亭(G-CSF)动员、采集和纯化的CD34+ PBSC及粒-巨噬细胞集落形成单位(GM-CFU)的频率和产量。* 将这些患者自体PBSC移植物中CD34+细胞和GM-CFU的数量与白细胞、中性粒细胞和血小板的植入时间相关联。* 确定这些患者单次高剂量CTX和G-CSF预处理后PBSC采集的最佳天数。
- 确定与采用骨髓回输的类似患者的历史结果相比,CD34+ 外周血干细胞(PBSC)回输及移植后每日给予 G-CSF 是否能缩短大剂量 VP-16 和 CBDCA 后的造血恢复时间。 * 比较骨髓、动员后血液及纯化 CD34+ PBSC 移植物制备物中的肿瘤细胞含量。 * 确定在这些患者中,PBSC 动员和采集的最佳时机与既往化疗程度的关系。 * 确定在儿童中进行单次白细胞分离术采集 PBSC 的可行性。 * 确定该方案在这些患者中的毒性反应。 * 确定该方案在这些患者中的抗肿瘤活性。大纲:这是一项环磷酰胺的剂量递增研究。动员/采集:患者在第 0 天接受环磷酰胺静脉输注,持续 90 分钟,并在第 2-15 天或直至血细胞计数恢复期间接受非格司亭(G-CSF)皮下注射或静脉输注,持续 30 分钟。第 15 天采集外周血干细胞(PBSC)并筛选 CD34+ 细胞。
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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