局部或口服米诺地尔治疗I-IV期乳腺癌患者内分泌治疗所致脱发
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦I-IV期乳腺癌患者接受内分泌治疗后出现的脱发(EIA)。数据覆盖不同AJCC v8解剖学分期(I、IA、IB、II、IIA、IIB、III、IIIA期)的乳腺癌患者,研究比较局部涂抹米诺地尔泡沫与口服低剂量米诺地尔两种给药方式

基本信息
资源简介
局部或口服米诺地尔治疗I-IV期乳腺癌患者内分泌治疗所致脱发
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦I-IV期乳腺癌患者接受内分泌治疗后出现的脱发(EIA)。数据覆盖不同AJCC v8解剖学分期(I、IA、IB、II、IIA、IIB、III、IIIA期)的乳腺癌患者,研究比较局部涂抹米诺地尔泡沫与口服低剂量米诺地尔两种给药方式。主要目标包括评估低剂量口服米诺地尔的安全性和耐受性,并获取初步数据以判断其能否作为局部米诺地尔的合理替代方案。患者随机分配至两组,分别接受局部或口服米诺地尔每日一次、最长12个月的治疗。该数据可用于乳腺癌支持治疗中脱发干预措施的比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:解剖学I期乳腺癌AJCC v8、解剖学IA期乳腺癌AJCC v8、解剖学IB期乳腺癌AJCC v8、解剖学II期乳腺癌AJCC v8、解剖学IIA期乳腺癌AJCC v8、解剖学IIB期乳腺癌AJCC v8、解剖学III期乳腺癌AJCC v8、解剖学IIIA期乳腺癌AJCC v8。主要目标:I. 评估低剂量口服米诺地尔在乳腺癌合并EIA患者中的安全性和耐受性。II. 获取初步数据,以支持低剂量口服米诺地尔是否是EIA患者中局部米诺地尔的合理替代方案。方案概要:患者被随机分配至2个组之一。第I组:患者每日一次(QD)将米诺地尔泡沫局部涂抹于头皮受累区域,最长12个月,直至疾病进展或出现不可接受的毒性。第II组:患者每日一次(QD)口服(PO)米诺地尔,
【主题与分类】
主题标签:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IA Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IB Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IIA Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IIB Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8、Endocrine Therapy-Induced Alopecia、Prognostic Stage I Breast Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05417308
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05417308
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病条件:解剖学I期乳腺癌 AJCC v8、解剖学IA期乳腺癌 AJCC v8、解剖学IB期乳腺癌 AJCC v8、解剖学II期乳腺癌 AJCC v8、解剖学IIA期乳腺癌 AJCC v8、解剖学IIB期乳腺癌 AJCC v8、解剖学III期乳腺癌 AJCC v8、解剖学IIIA期乳腺癌 AJCC v8。主要目标:I. 评估低剂量口服米诺地尔在乳腺癌合并EIA患者中的安全性和耐受性。II. 获取初步数据,以支持低剂量口服米诺地尔是否为EIA患者中局部外用米诺地尔的合理替代方案。方案概要:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。第I组:患者在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每日一次(QD)将米诺地尔泡沫剂局部外用于头皮受累区域,最长持续12个月。第II组:患者在无疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每日一次(QD)口服(PO)米诺地尔,最长持续12个月。
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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