Nintedanib 治疗 HER2 阴性转移性炎性乳腺癌 (MIBC)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Nintedanib 用于 HER2 阴性转移性炎性乳腺癌(MIBC)的临床研究,本站归类为肿瘤/乳腺癌

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
浏览 1
图像分类Breast Cancer
Nintedanib For HER2-Negative Metastatic Inflammatory Breast Cancer (MIBC)

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

Nintedanib 治疗 HER2 阴性转移性炎性乳腺癌 (MIBC)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Nintedanib 用于 HER2 阴性转移性炎性乳腺癌(MIBC)的临床研究,本站归类为肿瘤/乳腺癌。源站描述给出了用药方案:每周期 4 周,每日口服 Nintedanib 胶囊两次,间隔约 12 小时,整粒吞服并配约一杯(8 盎司)水,餐后 30 分钟内服用;漏服超过 2 小时应跳过该次剂量,不可补服双倍剂量;需记录服药日记并在每周期归还空瓶或剩余药物。数据可用于乳腺癌治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌。研究药物给药:每个研究周期为 4 周。如果您被认定符合参加本研究的条件,您将每天口服 Nintedanib 胶囊 2 次。每次给药应间隔约 12 小时,每天大致在同一时间服用。胶囊应整粒吞服,用约一杯(8 盎司)水送服,在进餐后 30 分钟内服用。如果您忘记服用胶囊,且距离预定服药时间已超过 2 小时,应跳过该次剂量,并按计划服用下一次剂量。不要将下一次剂量加倍以“弥补”漏服的剂量。您将获得一本研究药物日记,用于记录您每次服用研究药物的时间。每个周期您需要将任何空瓶或部分使用的药物瓶,以及任何剩余的研究药物带回诊所。如果您出现副作用

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02389764

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    • 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

适应症:乳腺癌。研究药物给药:每个研究周期为4周。如果您符合参加本研究的条件,您将每天口服尼达尼布胶囊2次。每次给药应间隔约12小时,每天大致在同一时间服药。胶囊应整粒吞服,用约一杯(8盎司)水送服,且在进餐后30分钟内服用。如果您忘记服药,且距预定服药时间已超过2小时,则应跳过该次剂量,按计划服用下一次剂量。不要将下一次剂量加倍以“弥补”漏服的剂量。您将获得一本研究药物日记,用于记录您每次服用研究药物的时间。每个周期您需要将任何空瓶或部分使用的研究药物瓶以及任何剩余的研究药物带回诊所。如果您出现副作用,您将获得标准药物以帮助减轻副作用症状。您可以向研究工作人员询问有关药物给药方式及其风险的信息。研究访视:以下所有检查和操作将在您服用研究药物之前进行。

在每个周期的第1天:* 您将接受体格检查。* 将抽取血液(约2汤匙)进行常规检查。在第1-7个周期的第1天,以及此后每个奇数周期(第9、11、13个周期等)的第1天,体格检查和抽血将在MD Anderson进行。在第8个周期的第1天,以及此后每个偶数周期(第10、12、14个周期等)的第1天,体格检查和抽血可在当地诊所或医生办公室进行,结果将发送给研究医生审核。研究医生将与您讨论此选项。在第3个周期的第1天,还将抽取血液(约2汤匙)进行生物标志物检测。在第3、5、7个周期的第1天,以及此后每个奇数周期(第9、11、13个周期等)的第1天:* 如果医生认为有必要,将对任何

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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