LY4175408 在晚期癌症参与者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项关于 LY4175408 在晚期癌症参与者中的研究，覆盖非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、肿瘤转移和三阴性乳腺癌等病种
基本信息
资源简介
LY4175408 在晚期癌症参与者中的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为“A Study of LY4175408 in Participants With Advanced Cancer”，本站将其归入肿瘤 / 乳腺癌分类。数据集围绕一项关于 LY4175408 在晚期癌症参与者中开展的研究，覆盖非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、肿瘤转移和三阴性乳腺癌等病种。研究目的在于测量 LY4175408 在选定晚期癌症参与者中的安全性和有效性，同时评估该药物进入血液的程度、在体内的分解方式以及机体将其清除所需的时间。参与者参与研究的时间最长可达 4 年。整体来看，该数据集为肿瘤领域特别是晚期癌症方向的研究者提供了一个以临床试验注册信息为核心的资料入口，便于了解该研究的适用病种范围与基本考察方向。
【数据集背景】
该数据集对应的是一项针对晚期癌症的临床研究，涉及多种恶性肿瘤类型。从病种构成看，研究覆盖非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、肿瘤转移以及三阴性乳腺癌，本站分类将其置于肿瘤 / 乳腺癌方向。研究关注的药物为 LY4175408，研究目的包括测量其在选定晚期癌症参与者中的安全性和有效性。此外，研究还计划评估该药物进入 bloodstream 的情况、在体内的分解过程以及机体清除它所需的时间。这些背景信息构成了该数据集所承载内容的基本框架，说明其面向的是晚期癌症治疗探索这一研究语境。
【数据内容】
数据集所涉及的内容围绕上述临床研究展开，主题标签包括非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、肿瘤转移和三阴性乳腺癌。研究考察的核心维度包括安全性与有效性，以及药物进入血液的程度、分解方式和清除时间。参与研究的时长上限为 4 年。就数据的具体字段、变量结构、记录条数或统计指标而言，源站未提供。因此，该数据集的内容描述主要停留在研究主题与考察方向的层面，不涉及更细粒度的数据项说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息相关来源。其英文名称为“A Study of LY4175408 in Participants With Advanced Cancer”。除来源站与数据集名称外，关于采集方法、采集时间范围、样本量、采集机构等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解 LY4175408 在晚期癌症参与者中的研究设计所覆盖的病种范围，包括非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、肿瘤转移和三阴性乳腺癌。也可用于把握该研究在安全性与有效性、药物进入血液程度、分解与清除时间等方面的考察方向。至于更具体的分析用途、建模场景或临床决策支持方式，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括访问方式、数据格式、字段说明或操作指南等。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的注册描述，所呈现的内容以研究目的、病种范围和考察维度为主。关于数据完整性、准确性评估、偏倚控制或数据校验机制，源站未提供。由于缺乏具体数据字段与统计指标说明，使用时应以来源站发布的原始信息为准，不宜对数据细节作额外推断。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
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/NCT07046923
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：非小细胞肺癌、小细胞肺癌、子宫内膜肿瘤、肿瘤转移、三阴性乳腺癌。本研究的目的是评估LY4175408在特定晚期癌症受试者中的安全性和有效性。此外，本研究还将评估LY4175408进入血液的量、其分解方式以及机体清除该药物所需的时间。参与研究的时间最长可达4年。
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。
