Rebeccamycin类似物治疗儿童实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Rebeccamycin类似物治疗儿童实体瘤或非霍奇金淋巴瘤的临床研究

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clinicaltrials
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其他预测Brain and Central Nervous System TumorsLymphomaNeuroblastomaRetinoblastomaSarcoma
Rebeccamycin Analogue in Treating Children With Solid Tumors or Non-Hodgkin's Lymphoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Rebeccamycin类似物治疗儿童实体瘤或非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Rebeccamycin类似物治疗儿童实体瘤或非霍奇金淋巴瘤的临床研究。覆盖脑与中枢神经系统肿瘤、淋巴瘤、神经母细胞瘤、视网膜母细胞瘤、肉瘤及未明确的儿童实体瘤等病种。研究目标包括评估药物反应、维持血浆浓度不低于5 µg/mL、确定毒性及药代动力学,并按肿瘤组织学分层开展多中心试验。可用于儿童肿瘤治疗反应预测、药物安全性及药代动力学相关分析(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、淋巴瘤、神经母细胞瘤、视网膜母细胞瘤、肉瘤、未明确的儿童实体瘤、方案特定。目标:I. 确定接受Rebeccamycin类似物治疗的实体瘤或非霍奇金淋巴瘤儿童患者的反应。II. 确定并维持这些患者中该药物的血浆浓度至少为5 µg/mL。III. 确定该药物在这些患者中的毒性。IV. 确定该药物在这些患者中的药代动力学。概述:这是一项多中心研究。实体瘤患者根据肿瘤组织学进行分层(神经母细胞瘤 vs Ewing肉瘤[截至2003年5月19日停止入组]/外周原始神经外胚层肿瘤[PNET] vs 骨肉瘤[截至2003年5月19日停止入组] vs 横纹肌肉瘤 vs 非霍奇金淋巴瘤 vs 其他实体瘤)。CNS肿瘤患者进行分层

【主题与分类】

主题标签:Brain and Central Nervous System Tumors、Lymphoma、Neuroblastoma、Retinoblastoma、Sarcoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00006102

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    • 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。

数据说明

疾病:脑与中枢神经系统肿瘤、淋巴瘤、神经母细胞瘤、视网膜母细胞瘤、肉瘤、未明确的儿童实体瘤、特定方案。目的:I. 确定接受瑞贝卡霉素类似物治疗的实体瘤或非霍奇金淋巴瘤儿童患者的反应。II. 在这些患者中确定并维持该药物血浆浓度至少为5微克/毫升。III. 确定该药物在这些患者中的毒性。IV. 确定该药物在这些患者中的药代动力学。概述:这是一项多中心研究。实体瘤患者根据肿瘤组织学进行分层(神经母细胞瘤 vs 尤文肉瘤[自2003年5月19日起停止招募]/外周原始神经外胚层肿瘤[PNET] vs 骨肉瘤[自2003年5月19日起停止招募] vs 横纹肌肉瘤 vs 非霍奇金淋巴瘤 vs 其他实体瘤)。中枢神经系统肿瘤患者根据肿瘤组织学进行分层(髓母细胞瘤/PNET vs 室管膜瘤 vs 脑干胶质瘤 vs 其他中枢神经系统肿瘤)。患者在第1天接受瑞贝卡霉素类似物静脉注射,持续1小时。在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每21天继续一次,总共16个疗程。

患者随访安排为:第1年每月随访1次,随后2年每2个月随访1次,再之后1年每6个月随访1次,此后每年随访1次。

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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