SMMART PRIME 试验:治疗分子与结构反应的连续测量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 SMMART PRIME 试验相关信息,覆盖加速期慢性髓性白血病、IV 期乳腺癌、贫血、III/IV 期霍奇金淋巴瘤与非霍奇金淋巴瘤、非典型慢性髓性白血病等病种

基本信息
资源简介
SMMART PRIME 试验:治疗分子与结构反应的连续测量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录 SMMART PRIME 试验相关信息,覆盖加速期慢性髓性白血病、IV 期乳腺癌、贫血、III/IV 期霍奇金淋巴瘤与非霍奇金淋巴瘤、非典型慢性髓性白血病等病种。试验主要目标是评估基于肿瘤与患者特征综合评估来实施个体化治疗策略的可行性,次要目标包括描述该策略的耐受性、测量两种药物联合给药相关的非预期毒性,并评估治疗持续时间。可用于肿瘤个体化治疗策略的可行性、耐受性与治疗时长相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:加速期慢性髓性白血病,BCR-ABL1 阳性,解剖学 IV 期乳腺癌 AJCC v8,贫血,Ann Arbor III 期霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor III 期非霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor IV 期霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor IV 期非霍奇金淋巴瘤,非典型慢性髓性白血病,BCR-ABL1 阴性。主要目标:I. 确定基于对肿瘤和患者特征的全面评估,对晚期实体瘤和血液系统恶性肿瘤实施个体化治疗策略的可行性。次要目标:I. 描述实施个体化治疗策略的耐受性,特别是通过测量与给予个体参与者两种治疗药物不同组合相关的非预期毒性。II. 评估治疗持续时间
【主题与分类】
主题标签:Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8、Anemia、Ann Arbor Stage III Hodgkin Lymphoma、Ann Arbor Stage III Non-Hodgkin Lymphoma、Ann Arbor Stage IV Hodgkin Lymphoma、Ann Arbor Stage IV Non-Hodgkin Lymphoma、Castration-Resistant Prostate Carcinoma、Metastatic Breast Carcinoma、Metastatic Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Pancreatic Adenocarcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03878524
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03878524
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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
疾病:加速期慢性粒细胞白血病,BCR-ABL1阳性,解剖学IV期乳腺癌AJCC v8,贫血,Ann Arbor III期霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor III期非霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor IV期霍奇金淋巴瘤,Ann Arbor IV期非霍奇金淋巴瘤,非典型慢性髓系白血病,BCR-ABL1阴性。主要目标:I. 基于对肿瘤和患者特征的全面评估,确定对晚期实体瘤和血液系统恶性肿瘤实施个体化治疗策略的可行性。次要目标:I. 描述实施个体化治疗策略的耐受性,特别是通过测量与给予个体参与者两种治疗药物不同组合相关的意外毒性。II. 评估接受系列测量分子和结构对治疗反应(SMMART)-PRIME治疗#1的参与者的治疗持续时间。III. 确定晚期实体瘤和血液系统恶性肿瘤参与者的总生存期。IV.
确定参与者进行日常生活活动能力下降的时间。探索性目标:I. 测量入组参与者的生活质量。II. 评估接受免疫调节研究药物的参与者的免疫介导肿瘤反应。III. 确定SMMART-PRIME Therapy #1作为晚期实体瘤和血液恶性肿瘤参与者个体化治疗策略的缓解率和获益率。IV. 确定晚期实体瘤和血液恶性肿瘤参与者的无进展生存期和无病生存期。概述:肿瘤活检:患者接受组织样本采集。对样本进行临床分析,并由临床肿瘤委员会根据这些分析结果推荐治疗方案。这些临床研究分析的结果旨在为选择两种药物提供依据,这两种药物联合给药时可提供最佳且个体化的治疗方法。这可能或可能不
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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