心肌病中的B受体信号传导

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为心肌病中的B受体信号传导,本站归入肿瘤/乳腺癌分类。源站描述涉及癌、淀粉样变性、肛门癌、贫血、肝外胆管胆管癌、膀胱移行细胞癌、骨髓移植失败、骨癌等病症,并讨论多柔比星总剂量与抗肿瘤疗效的相关性及其心脏毒性,指出儿童癌症长期幸存者中心脏毒性发生

Daniel BernsteinDaniel Bernstein
clinicaltrials
浏览 7
医学影像分类CarcinomasAmyloidosisAnal CancerAnemiaTransitional Cell Carcinoma of BladderBone Marrow Transplant FailureBone CancerCancer of Brain and Nervous SystemBreast CancerCarcinoma of the Large IntestineEndocrine CancerEsophageal Cancer
B-Receptor Signaling in Cardiomyopathy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

心肌病中的B受体信号传导

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为心肌病中的B受体信号传导,本站归入肿瘤/乳腺癌分类。源站描述涉及癌、淀粉样变性、肛门癌、贫血、肝外胆管胆管癌、膀胱移行细胞癌、骨髓移植失败、骨癌等病症,并讨论多柔比星总剂量与抗肿瘤疗效的相关性及其心脏毒性,指出儿童癌症长期幸存者中心脏毒性发生率可达65%,即使剂量低至228 mg/m2。数据可用于研究多柔比星相关心脏毒性的机制与风险识别(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:癌、淀粉样变性、肛门癌、贫血、肝外胆管胆管癌、膀胱移行细胞癌、骨髓移植失败、骨癌。多柔比星总剂量与抗肿瘤疗效之间存在强相关性,然而多柔比星的临床实用性因其心脏毒性而严重受限。随着检测心脏功能细微变化(例如左心室壁应力改变(1))的方法改进,目前认为多柔比星心脏毒性的发生率远高于既往推测,在儿童癌症长期幸存者中记录到65%,即使剂量低至228 mg/m2。这种心脏毒性呈剂量相关,较高剂量与较高的临床心力衰竭发生率相关(2)。多柔比星的心脏毒性被认为是通过产生自由

【主题与分类】

主题标签:Carcinomas、Amyloidosis、Anal Cancer、Anemia、Transitional Cell Carcinoma of Bladder、Bone Marrow Transplant Failure、Bone Cancer、Cancer of Brain and Nervous System、Breast Cancer、Carcinoma of the Large Intestine。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01135849

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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:癌、淀粉样变性、肛门癌、贫血、肝外胆管癌、膀胱移行细胞癌、骨髓移植失败、骨癌。多柔比星的总剂量与抗肿瘤疗效之间存在强相关性,然而,多柔比星的临床应用因其心脏毒性而受到严重限制。随着检测心脏功能细微变化的方法的改进,例如左心室壁应力改变(1),现在认识到多柔比星心脏毒性的发生率远高于先前所怀疑,在儿童癌症长期幸存者中记录到65%,即使在低至228 mg/m2的剂量下也是如此。这种心脏毒性与剂量相关,较高剂量与较高的临床心力衰竭发生率相关(2)。多柔比星的心脏毒性被认为是通过自由基的产生以及线粒体和膜损伤介导的。我们希望确定β受体基因型是否影响蒽环类药物诱导的心肌病。我们将把β受体基因型与蒽环类药物暴露后壁应力的差异以及缩短分数的差异进行相关性分析。

我们计划在两年内招募300名患者。纳入标准包括既往因癌症治疗接受过蒽环类药物暴露,以及在蒽环类药物暴露后6至48个月内进行过超声心动图检查。将使用非配对t检验分析,评估β-1和β-2各自的小等位基因亚组与野生型亚组之间在1)室壁应力和2)缩短分数上的平均差异。我们将通过多变量线性回归评估室壁应力或缩短分数的差异与年龄、性别、蒽环类药物剂量、所用蒽环类药物类型以及蒽环类药物暴露与超声心动图之间的时间等其他变量之间是否存在交互作用。接受其他心脏毒性药物(如用于乳腺癌的曲妥珠单抗)的患者将单独进行分析。

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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