西兰花芽提取物治疗乳腺癌患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为西兰花芽提取物治疗乳腺癌患者,属于肿瘤/乳腺癌领域。数据覆盖导管乳腺癌、导管原位癌、雌激素受体阴性、雌激素受体阳性、浸润性乳腺癌、小叶乳腺癌、绝经后及 IA 期乳腺癌等条件

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其他预测Ductal Breast CarcinomaDuctal Breast Carcinoma In SituEstrogen Receptor NegativeEstrogen Receptor PositiveInvasive Breast CarcinomaLobular Breast CarcinomaPostmenopausalStage IA Breast CancerStage IB Breast CancerStage IIA Breast CancerStage IIB Breast Cancer
Broccoli Sprout Extract in Treating Patients With Breast Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

西兰花芽提取物治疗乳腺癌患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为西兰花芽提取物治疗乳腺癌患者,属于肿瘤/乳腺癌领域。数据覆盖导管乳腺癌、导管原位癌、雌激素受体阴性、雌激素受体阳性、浸润性乳腺癌、小叶乳腺癌、绝经后及 IA 期乳腺癌等条件。研究主要目标包括评估富含异硫氰酸酯的西兰花芽提取物(ITC-BSE)是否改变乳腺肿瘤细胞中的生物标志物、是否改变增殖与凋亡标志物(Ki-67 和 cleaved caspase-3)、是否下调雌激素受体(ER,包括 ERalpha 和 ERbeta)表达以及是否诱导 NAD(P)H dehydrogenase (quinone) 1(NQO1)表达;次要目标为评估 ITC-BSE 的耐受性和患者依从性。可。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:导管乳腺癌、导管原位癌、雌激素受体阴性、雌激素受体阳性、浸润性乳腺癌、小叶乳腺癌、绝经后、IA 期乳腺癌。主要目标:I. 确定富含异硫氰酸酯的西兰花芽提取物(ITC-BSE)是否改变乳腺肿瘤细胞中的生物标志物。II. 确定该干预是否改变增殖和凋亡标志物(Ki-67 和 cleaved caspase-3)。III. 确定该干预是否下调雌激素受体(ER)的表达,包括 ERalpha 和 ERbeta。IV. 确定该干预是否诱导 NAD(P)H dehydrogenase (quinone) 1(NQO1)表达。次要目标:I. 确定 ITC-BSE 在乳腺癌患者中的耐受性和依从性。大纲:患者被随机分配到 2 个治疗组中的 1 组。第 I 组:患者接受

【主题与分类】

主题标签:Ductal Breast Carcinoma、Ductal Breast Carcinoma In Situ、Estrogen Receptor Negative、Estrogen Receptor Positive、Invasive Breast Carcinoma、Lobular Breast Carcinoma、Postmenopausal、Stage IA Breast Cancer、Stage IB Breast Cancer、Stage IIA Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01753908

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:乳腺导管癌、乳腺导管原位癌、雌激素受体阴性、雌激素受体阳性、浸润性乳腺癌、乳腺小叶癌、绝经后、IA期乳腺癌。主要目的:I. 确定富含异硫氰酸酯的西兰花芽提取物(ITC-BSE)是否改变乳腺肿瘤细胞中的生物标志物。II. 确定干预是否改变增殖和凋亡标志物(Ki-67和裂解的半胱天冬酶-3)。III. 确定干预是否下调雌激素受体(ER)的表达,包括ERalpha和ERbeta。IV. 确定干预是否诱导NAD(P)H脱氢酶(醌)1(NQO1)的表达。次要目的:I. 确定ITC-BSE在乳腺癌患者中的耐受性和依从性。大纲:患者随机分配到2个治疗组中的1组。第I组:患者在手术前即刻第1-14天每天一次(QD)口服(PO)西兰花芽提取物。第II组:患者在手术前即刻第1-14天每天一次口服安慰剂。完成研究治疗后,患者在第30天进行随访。

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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