比较两种剂量密集剂量强化方案（ETC与PM(Cb)）用于高危早期乳腺癌新辅助治疗的III期试验（GeparOcto）
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录GeparOcto III期临床试验，比较ETC与PM(Cb)两种剂量密集、剂量强化方案用于高危早期乳腺癌新辅助治疗
基本信息
资源简介
比较两种剂量密集剂量强化方案（ETC与PM(Cb)）用于高危早期乳腺癌新辅助治疗的III期试验（GeparOcto）
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录GeparOcto III期临床试验，比较ETC与PM(Cb)两种剂量密集、剂量强化方案用于高危早期乳腺癌新辅助治疗。覆盖II/III期管状乳腺癌、II期黏液性乳腺癌、女性乳腺癌NOS、浸润性导管乳腺癌、HER2阳性乳腺癌及炎性乳腺癌等亚型。数据可用于乳腺癌治疗方案的疗效比较研究，以及按亚型开展分类建模与临床分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：II期管状乳腺癌、III期管状乳腺癌、II期黏液性乳腺癌、女性乳腺癌NOS、浸润性导管乳腺癌、HER2阳性乳腺癌、炎性乳腺癌。近期若干策略提高了高危早期乳腺癌患者全身治疗的疗效：对HER2阳性者增加双重HER2阻断；对TNBC采用卡铂；在所有高危乳腺癌亚型中使用剂量密集或剂量密集、剂量递增化疗。目前认为两种方案疗效最高：基于AGO ETC辅助研究，序贯给予高剂量表柔比星、紫杉烷和环磷酰胺（ETC）并同时联合双重HER2阻断；以及每周给予紫杉醇/非聚乙二醇化脂质体多柔比星联合双重HER2阻断或卡铂
【主题与分类】
主题标签：Tubular Breast Cancer Stage II、Tubular Breast Cancer Stage III、Mucinous Breast Cancer Stage II、Breast Cancer Female NOS、Invasive Ductal Breast Cancer、HER2 Positive Breast Cancer、Inflammatory Breast Cancer。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02125344
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/NCT02125344
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
条件：II期管状乳腺癌、III期管状乳腺癌、II期黏液性乳腺癌、女性乳腺癌NOS、浸润性导管乳腺癌、HER2阳性乳腺癌、炎性乳腺癌。近期多项策略提高了高危早期乳腺癌患者全身治疗的疗效：对于HER2阳性患者增加双重HER2阻断；对三阴性乳腺癌（TNBC）采用卡铂；以及在所有高危乳腺癌亚型中使用剂量密集或剂量密集、剂量递增化疗。目前认为有两种方案疗效最高：基于AGO ETC辅助研究的高剂量表柔比星、紫杉烷和环磷酰胺序贯治疗（ETC）联合双重HER2阻断，以及基于GeparSixto研究的每周紫杉醇/非聚乙二醇化脂质体多柔比星联合双重HER2阻断或卡铂（PM(Cb)）治疗。GeparOcto研究的目的是比较这两种方案/策略。两种方案均具有骨髓抑制作用，化疗所致贫血的发生率显著。
贫血常与身体和认知功能受损相关，因此患者的生活质量下降。贫血患者的手术并发症发生率更高。因此，GeparOcto研究的第二个目的是比较使用胃肠外羧基麦芽糖铁与医生选择治疗缺铁患者化疗所致贫血的效果。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
