乳腺癌幸存者个性化运动计划 STEPS-BC 试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌幸存者的个性化运动计划 STEPS-BC 试验,覆盖解剖学 I、II、III 期乳腺癌、乳腺浸润性癌及局部复发性乳腺癌

基本信息
资源简介
乳腺癌幸存者个性化运动计划 STEPS-BC 试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌幸存者的个性化运动计划 STEPS-BC 试验,覆盖解剖学 I、II、III 期乳腺癌、乳腺浸润性癌及局部复发性乳腺癌。数据可用于评估 PAI+HLI 与单独 HLI 在癌症治疗开始后 24 周内对峰值摄氧量(VO2)和左心室射血分数(LVEF)变化的影响,并支持对治疗相关心肺功能与心脏毒性结局的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:解剖学 I 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 II 期乳腺癌 AJCC v8、解剖学 III 期乳腺癌 AJCC v8、乳腺浸润性癌、乳腺炎性癌、局部复发性乳腺癌。主要目标:I. 确定在接受 PAI+HLI 与单独 HLI 的参与者之间,从基线到开始癌症治疗后 24 周内峰值摄氧量(VO2)变化(即 2.06 ml/kg/min 差异)是否存在 > 10% 的差异。II. 确定在接受 PAI+HLI 与单独 HLI 的参与者之间,从基线(化疗开始后 ≤ 4 周内)到开始癌症治疗后 24 周内左心室射血分数(LVEF)变化是否存在 > 10% 的差异。次要目标:I. 确定从基线到开始癌症治疗后 12 周内 LVEF 变化是否存在 > 10% 的差异,在
【主题与分类】
主题标签:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8、Breast Carcinoma、Breast Inflammatory Carcinoma、Locally Recurrent Breast Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07474090
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07474090
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:解剖学分期I期乳腺癌 AJCC v8、解剖学分期II期乳腺癌 AJCC v8、解剖学分期III期乳腺癌 AJCC v8、乳腺癌、炎性乳腺癌、局部复发性乳腺癌。主要目标:I. 确定在接受PAI+HLI与单独HLI的参与者之间,从基线到开始癌症治疗后24周,峰值氧耗量(VO2)的变化(即2.06 ml/kg/min的差异)是否存在>10%的差异。II. 确定在接受PAI+HLI与单独HLI的参与者之间,从基线(化疗开始后≤4周内)到开始癌症治疗后24周,左心室射血分数(LVEF)的变化是否存在>10%的差异。次要目标:I. 确定在接受PAI+HLI与单独HLI的参与者之间,从基线到开始癌症治疗后12周,LVEF的变化是否存在>10%的差异。II.
评估在开始癌症治疗后基线至12周和24周期间,PAI+HLI组与单独HLI组在6分钟步行、健康相关生活质量(HRQOL)、疲劳、力量、体力活动、久坐和静坐行为以及身体功能方面的变化。探索性目标:I. 我们将检查传统和新出现的心血管(CV)疾病风险因素随时间的变化,包括HRQOL、疲劳、慢性心理社会压力、客观评估的体力活动水平、久坐和静坐行为、6分钟步行距离、运动自我效能、血浆脂质组学、促炎细胞因子和纤维化生物标志物、左心室(LV)损伤、心力衰竭(HF)以及健康社会决定因素对运动能力和LVEF的影响。II. 在一个子集(n=50)中,我们将使用磁共振成像(MRI)的创新测量方法,评估运动相关心输出量(ExCO)和左心室心肌纤维化(使用和不使用钆对比剂),以检查运动不耐受和左心室功能障碍的潜在机制。大纲:患者被随机分配到2个组中的1个。
ARM 1:在化疗开始日期起三周或更短时间内,患者访问Trainerize应用程序(app)并参加两次虚拟化疗前
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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