癌症患者化疗所致周围神经病变发展的治疗效果
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌患者在接受紫杉烷类化疗后发生周围神经病变的问题。覆盖解剖学分期 I 至 IIIA 期（AJCC v8）的乳腺癌人群
基本信息
资源简介
癌症患者化疗所致周围神经病变发展的治疗效果
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌患者在接受紫杉烷类化疗后发生周围神经病变的问题。覆盖解剖学分期 I 至 IIIA 期（AJCC v8）的乳腺癌人群。主要目标为开发并验证基于临床因素的临床风险预测模型，用于预测周围神经病变的发生；次要目标包括通过患者报告结局与客观测量刻画化疗所致周围神经病变（CIPN）表型、评估一年内 CIPN 发生率以及识别治疗相关预测因素。可用于肿瘤支持治疗与神经毒性风险预测研究（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 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. 开发并验证一个临床风险预测模型，使用临床因素预测接受紫杉烷类化疗方案的患者发生周围神经病变的风险。次要目标：I. 检查患者报告结局（PROs）和化疗所致周围神经病变（CIPN）的客观测量指标，以更好地定义该患者群体中周围神经病变的表型。II. 评估该患者群体中一年内 CIPN 的发生率。III. 识别治疗的预测因素
【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、Lung Non-Small Cell Carcinoma、Prognostic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Stage I Lung 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/NCT03939481
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03939481
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
疾病状态：解剖分期I期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期IA期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期IB期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期II期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期IIA期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期IIB期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期III期乳腺癌 AJCC v8、解剖分期IIIA期乳腺癌 AJCC v8。主要目标：I. 开发和验证一个临床风险预测模型，利用临床因素预测接受紫杉烷类化疗方案患者发生周围神经病变的风险。次要目标：I. 检查患者报告结局（PROs）和化疗诱导的周围神经病变（CIPN）的客观测量指标，以更好地定义该患者群体中周围神经病变的表型。II. 评估该患者群体中一年内CIPN的发生率。III. 确定与该患者群体中CIPN症状相关的治疗剂量减少、延迟和中断的预测因素。其他目标：I. 收集血清和血浆样本，用于未来CIPN的生物标志物和机制研究检测。
大纲：患者在接受治疗医师制定的化疗方案治疗52周，期间若疾病无进展或未出现不可接受的毒性反应则继续。患者还需在第4、8、12、24和52周完成问卷调查。
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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