纳米颗粒紫杉醇对比溶剂型紫杉醇用于早期乳腺癌新辅助化疗(GeparSepto)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦早期乳腺癌新辅助化疗,比较纳米颗粒紫杉醇(nab-paclitaxel)与溶剂型紫杉醇的病理完全缓解(pCR=ypT0 ypN0)率

基本信息
资源简介
纳米颗粒紫杉醇对比溶剂型紫杉醇用于早期乳腺癌新辅助化疗(GeparSepto)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦早期乳腺癌新辅助化疗,比较纳米颗粒紫杉醇(nab-paclitaxel)与溶剂型紫杉醇的病理完全缓解(pCR=ypT0 ypN0)率。覆盖可手术或局部晚期原发性乳腺癌,涉及管状癌II/III期、黏液癌II期、浸润性导管癌、HER-2阳性乳腺癌及炎性乳腺癌等亚型。数据可用于评估不同紫杉醇剂型的疗效差异、分析分层亚组的pCR率及乳腺肿瘤与腋窝淋巴结的影像学缓解情况(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:管状乳腺癌II期、黏液性乳腺癌II期、女性乳腺癌NOS、浸润性导管乳腺癌、管状乳腺癌III期、HER-2阳性乳腺癌、炎性乳腺癌IV期、炎性乳腺癌。主要目的:比较纳米颗粒紫杉醇与溶剂型紫杉醇作为可手术或局部晚期原发性乳腺癌新辅助治疗一部分的病理完全缓解(pCR=ypT0 ypN0)率。次要目的: 分别评估各治疗组在分层亚人群中的pCR率。 确定ypT0/is ypN0;ypT0 ypN0/+;ypT0/is ypN0/+;ypT(any) ypN0的发生率;以及回归分级。* 确定两组治疗后基于体格检查和影像学检查(超声、乳腺X线摄影或MRI)的乳腺肿瘤和腋窝淋巴结缓解率。
【主题与分类】
主题标签:Tubular Breast Cancer Stage II、Mucinous Breast Cancer Stage II、Breast Cancer Female NOS、Invasive Ductal Breast Cancer、Tubular Breast Cancer Stage III、HER-2 Positive Breast Cancer、Inflammatory Breast Cancer Stage IV、Inflammatory Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01583426
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01583426
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:II期管状乳腺癌、II期黏液性乳腺癌、女性乳腺癌NOS、浸润性导管乳腺癌、III期管状乳腺癌、HER-2阳性乳腺癌、IV期炎性乳腺癌、炎性乳腺癌。主要目标:比较白蛋白结合型紫杉醇与溶剂型紫杉醇作为可手术或局部晚期原发性乳腺癌新辅助治疗一部分的新辅助治疗病理完全缓解(pCR=ypT0 ypN0)率。次要目标:* 分别评估各分层亚组中各治疗臂的pCR率。* 确定ypT0/is ypN0;ypT0 ypN0/+;ypT0/is ypN0/+;ypT(any) ypN0的发生率;以及回归分级。* 根据两治疗臂治疗后的体格检查和影像学检查(超声、乳腺X线摄影或MRI),确定乳腺肿瘤和腋窝淋巴结的缓解率。* 评估两组紫杉烷治疗后的临床缓解率。* 确定每种治疗后的保乳率。* 评估毒性和依从性。
- 评估3级神经病变的发生时间 * 评估3/4级神经病变缓解至至少1级的时间 * 确定两组及按分层亚组分析的局部区域侵袭性无复发生存期(LRRFS)、远处无病生存期(DDFS)、侵袭性无病生存期(IDFS)和总生存期(OS)。 * 评估初始腋窝淋巴结阳性、手术时转为阴性并仅接受前哨淋巴结活检治疗的患者的区域无复发生存期(RRFS)。 * 确定手术前临床完全缓解(cCR)且空心针活检阴性的患者的pCR率和局部无复发生存期(LRFS)。 * 在化疗前、化疗期间和化疗后,检查并比较空心针活检中预先指定的分子标志物,如SPARC、gp60、calveoline 1及其他可能差异预测白蛋白结合型紫杉醇和溶剂型紫杉醇疗效的标志物。 子研究目的: * 评估、表征循环肿瘤细胞和蛋白质并将其与治疗效果相关联(CTC子研究)。 * 以相关性
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
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