多西他赛、卡铂、曲妥珠单抗和帕妥珠单抗联合或不联合雌激素剥夺治疗激素受体阳性、HER2阳性可手术或局部晚期乳腺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦激素受体阳性、HER2阳性的可手术或局部晚期乳腺癌,收录Stage IB至IIIC等AJCC分期的病例

基本信息
资源简介
多西他赛、卡铂、曲妥珠单抗和帕妥珠单抗联合或不联合雌激素剥夺治疗激素受体阳性、HER2阳性可手术或局部晚期乳腺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦激素受体阳性、HER2阳性的可手术或局部晚期乳腺癌,收录Stage IB至IIIC等AJCC分期的病例。核心研究目标是比较在TCHP新辅助治疗基础上加用雌激素剥夺,能否比单用TCHP获得更高的病理完全缓解率(乳腺和淋巴结),并进一步评估其对乳腺pCR率的影响。数据可用于乳腺癌新辅助治疗疗效预测、治疗方案比较及生物标志物相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HER2阳性乳腺癌、激素受体阳性乳腺癌、AJCC v7 IB期乳腺癌、AJCC v6和v7 IIA期乳腺癌、AJCC v6和v7 IIB期乳腺癌、AJCC v7 IIIA期乳腺癌、AJCC v7 IIIB期乳腺癌、AJCC v7 IIIC期乳腺癌。主要目标:I. 确定在由多西他赛、卡铂、曲妥珠单抗和帕妥珠单抗(TCHP)组成的新辅助治疗中加入雌激素剥夺,是否比单用TCHP在可手术、激素受体阳性、HER2阳性乳腺癌女性中产生更高的病理完全缓解(pCR)率(乳腺和淋巴结)。次要目标:I. 确定在由TCHP组成的新辅助治疗中加入雌激素剥夺,是否比单用TCHP在女性中提高乳腺的pCR率。
【主题与分类】
主题标签:HER2-Positive Breast Carcinoma、Stage IB Breast Cancer AJCC v7、Stage IIA Breast Cancer AJCC v6 and v7、Stage IIB Breast Cancer AJCC v6 and v7、Stage IIIA Breast Cancer AJCC v7、Stage IIIB Breast Cancer AJCC v7、Stage IIIC Breast Cancer AJCC v7。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02003209
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:HER2阳性乳腺癌、激素受体阳性乳腺癌、AJCC v7 IB期乳腺癌、AJCC v6及v7 IIA期乳腺癌、AJCC v6及v7 IIB期乳腺癌、AJCC v7 IIIA期乳腺癌、AJCC v7 IIIB期乳腺癌、AJCC v7 IIIC期乳腺癌。主要目标:I. 确定在可手术、激素受体阳性、HER2阳性乳腺癌女性患者中,于由多西他赛、卡铂、曲妥珠单抗和帕妥珠单抗(TCHP)组成的新辅助治疗中加入雌激素剥夺治疗,是否比单独使用TCHP获得更高的病理完全缓解率(pCR)(乳腺和淋巴结)。次要目标:I. 确定在可手术、激素受体阳性、HER2阳性乳腺癌女性患者中,于由TCHP组成的新辅助治疗中加入雌激素剥夺治疗,是否比单独使用TCHP提高乳腺的pCR率。II. 确定在可手术、激素受体阳性、HER2阳性乳腺癌女性患者中,于由TCHP组成的新辅助治疗中加入雌激素剥夺治疗,是否改善无复发生存间期(RFI)。III.
确定在可手术的激素受体阳性、HER2阳性乳腺癌女性中,于由TCHP组成的新辅助治疗基础上加用雌激素剥夺能否改善总生存期(OS)。IV. 按治疗组比较第二原发浸润性癌的发生率。V. 按绝经状态评估pCR、RFI和OS的模式。VI. 评估各方案相关的心脏毒性。VII. 按治疗组比较在新辅助治疗基础上加用雌激素剥夺对所有患者内分泌相关症状的影响。VIII. 比较在新辅助治疗基础上加用雌激素剥夺对血管舒缩症状、肌肉骨骼症状和阴道不适以及生活质量的影响。IX. 确定pCR与激素受体阳性、HER2阳性肿瘤中潜在耐药/敏感机制之间的关系。X. 评估肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)和免疫生物标志物作为pCR预测因素的价值。XI. 旨在
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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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。




