复发或复发性罕见脑肿瘤患者超快速分析与药物筛选治疗选择
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦复发或复发性罕见脑肿瘤患者的超快速分析与药物筛选。在临床指示活检或切除后，新鲜组织将用于实时高通量药物筛选，并启动肿瘤与配对正常组织的分子分析
基本信息
资源简介
复发或复发性罕见脑肿瘤患者超快速分析与药物筛选治疗选择
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦复发或复发性罕见脑肿瘤患者的超快速分析与药物筛选。覆盖Rare CNS Tumor、FOXR2-activated、BCOR ITD Sarcoma、CNS Sarcoma、PLAG-altered Tumors、Mesenchymal Tumor等类型。在临床指示活检或切除后，新鲜组织将用于实时高通量药物筛选，并启动肿瘤与配对正常组织的分子分析。专门肿瘤委员会将在28天内给出书面管理建议，整合药物筛选结果、分子与病理数据、既往治疗及临床背景，后续分子结果可能补充。可用于治疗选择预测与个体化用药研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Rare CNS Tumor、FOXR2-activated、BCOR ITD Sarcoma、CNS Sarcoma、PLAG-altered Tumors、Mesenchymal Tumor。在临床指示的活检或切除后，新鲜组织将提交用于实时高通量药物筛选，并启动肿瘤/配对正常组织的分子分析。一个专门肿瘤委员会将在28天内发布书面管理建议。建议将整合成功的药物筛选、审查时可获得的所有分子/病理数据、既往治疗和临床背景。后续分子结果可能促使补充说明。治疗医师保留最终治疗决定的责任。
【主题与分类】
主题标签：Rare CNS Tumor、FOXR2-activated、BCOR ITD Sarcoma、CNS Sarcoma、PLAG-altered Tumors、Mesenchymal Tumor。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07851636
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/NCT07851636
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：罕见中枢神经系统肿瘤、FOXR2激活型、BCOR ITD肉瘤、中枢神经系统肉瘤、PLAG改变型肿瘤、间叶性肿瘤。在临床指征下的活检或切除术后，将提交新鲜组织用于实时高通量药物筛选，并启动肿瘤/配对正常组织的分子谱分析。专门的肿瘤委员会将在28天内发布有记录的管理建议。建议将整合成功的药物筛选结果、审查时可获得的所有分子/病理数据、既往治疗及临床背景。后续分子结果可能促使发布补充意见。治疗医师保留最终治疗决策的责任。
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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