LY2880070 在晚期或转移性癌症参与者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 LY2880070 在晚期或转移性实体瘤参与者中开展的三部分研究，覆盖实体瘤、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠癌、直肠癌、肿瘤、子宫内膜癌、软组织肉瘤、三阴性乳腺癌及胰腺癌等病种
基本信息
资源简介
LY2880070 在晚期或转移性癌症参与者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕一项关于 LY2880070 在晚期或转移性实体瘤参与者中开展的三部分研究而组织，收录与该研究相关的登记信息。研究关注的研究对象涵盖实体瘤、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠癌、直肠癌、肿瘤、子宫内膜癌、软组织肉瘤、三阴性乳腺癌及胰腺癌等病种。数据集在分类上归入肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签同时覆盖多种实体瘤与相关癌种，可用于了解该研究的基本登记情况与所涉疾病范围。
【数据集背景】
该数据集对应的是一项在晚期或转移性实体瘤参与者中开展的三部分研究。根据源站描述，研究的主要目的在于评估名为 LY2880070 的研究药物在这类参与者中的安全性和有效性。研究涉及的条件包括实体瘤、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠癌、直肠癌、肿瘤、子宫内膜癌等。数据集的主题标签进一步覆盖软组织肉瘤、三阴性乳腺癌、胰腺癌等病种，反映出该研究在瘤种覆盖上的广度。数据集归入肿瘤 / 乳腺癌分类，说明乳腺癌相关方向是其组织与检索的重要维度之一。
【数据内容】
数据集所承载的内容为来自 clinicaltrials.gov 的该研究登记信息，其核心描述指向一项三部分研究，研究药物为 LY2880070，研究对象为晚期或转移性实体瘤参与者，研究目的为评估安全性和有效性。主题标签所列病种包括实体瘤、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠癌、直肠癌、肿瘤、子宫内膜癌、软组织肉瘤、三阴性乳腺癌、胰腺癌等。除上述病种与研究目的、研究分期结构外，数据集是否包含具体入组人数、给药方案、终点指标、研究时间等细粒度字段，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述明确了研究条件与研究目的，并说明这是一项三部分研究。数据集的分类与主题标签系围绕该来源信息组织而成。关于采集时间、更新频率、抓取方式、字段映射规则等具体采集细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解 LY2880070 在晚期或转移性实体瘤中开展的三部分研究的基本登记情况，适合作为肿瘤领域尤其是乳腺癌及相关实体瘤方向的信息检索与背景梳理材料。由于主题标签覆盖结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠癌、直肠癌、子宫内膜癌、软组织肉瘤、三阴性乳腺癌及胰腺癌等病种，也可用于按瘤种维度定位该研究涉及的疾病范围。关于该数据集在药物研发分析、临床研究汇总或真实世界研究中的具体适用方式，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以 clinicaltrials.gov 的登记信息为来源，使用时可依据数据集名称、分类与主题标签进行检索与筛选，按病种或研究药物定位相关记录。关于具体的字段结构、检索接口、数据格式与调用方式，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的登记描述，其内容范围以源站描述与主题标签所覆盖的病种和研究目的为限。数据集不包含源站描述之外的指标或结论。关于数据完整性、准确性校验、更新时效与覆盖范围等方面的评估信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
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/NCT02632448
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：实体瘤、结直肠癌、乳腺癌、卵巢癌、结肠癌、直肠癌、肿瘤、子宫内膜癌。这项由三部分构成的研究的主要目的是评估研究药物LY2880070在晚期或转移性实体瘤受试者中的安全性和有效性。
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。
