苹果酸舒尼替尼治疗需随访VHL病灶的Von Hippel-Lindau综合征患者评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为苹果酸舒尼替尼用于治疗带有需随访病灶的 Von Hippel-Lindau 综合征(VHL)患者

基本信息
资源简介
苹果酸舒尼替尼治疗需随访VHL病灶的Von Hippel-Lindau综合征患者评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为苹果酸舒尼替尼用于治疗带有需随访病灶的 Von Hippel-Lindau 综合征(VHL)患者。覆盖的疾病包括 Von Hippel-Lindau 综合征、肾细胞癌和血管母细胞瘤。源站描述涉及治疗前筛查流程,包括胸部与腹部 CT、脊柱 MRI、心电图以及超声心动图或 MUGA 扫描等检查,用于评估入组资格与疾病状态。可用于了解该临床试验的入排筛查与影像、心脏功能评估相关信息(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Von Hippel-Lindau 综合征、肾细胞癌、血管母细胞瘤。苹果酸舒尼替尼旨在阻断控制重要事件的通路,例如对癌症生长至关重要的血管生长。在您开始本研究治疗之前,您将接受所谓的“筛查测试”。这些测试将帮助医生判断您是否有资格参加本研究。您将接受标准扫描以检查您的疾病状态,包括胸部和腹部(胃部区域)的计算机断层扫描(CT),和/或如果您在这些区域有病灶,则进行脊柱的磁共振成像(MRI)扫描。您将接受心电图(ECG——一种测量心脏电活动的测试)以及超声心动图或 MUGA 扫描(超声心动图/MUGA 扫描——一种通过测量心脏来判定其功能状况的测试
【主题与分类】
主题标签:Von Hippel-Lindau Syndrome、Renal Cell Carcinoma、Hemangioblastoma。本站分类:肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00330564
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00330564
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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
疾病:Von Hippel-Lindau综合征、肾细胞癌、血管母细胞瘤。苹果酸舒尼替尼旨在阻断控制重要事件的通路,例如对癌症生长至关重要的血管生长。在开始本研究治疗之前,您将接受所谓的“筛选测试”。这些测试将帮助医生判断您是否符合参加本研究的资格。您将接受标准扫描以检查您的疾病状态,包括胸部和腹部(胃部区域)的计算机断层扫描(CT),以及如果您在这些区域有病变,还将进行脊柱的磁共振成像(MRI)扫描。您将接受心电图(ECG——一种测量心脏电活动的测试)和超声心动图或MUGA扫描(超声心动图/MUGA扫描——一种通过测量心脏泵血能力来确定其功能状况的测试)。如果医生知道或怀疑VHL影响了您的眼睛,您将接受眼科检查。
我们将记录您的完整病史,并为您进行体格检查,包括测量生命体征(血压、心率、体温和呼吸频率)、身高和体重。我们会询问您目前正在服用的任何药物或治疗。将抽取血液(约2茶匙)进行常规检查。我们还会询问您进行日常活动的能力。有生育能力的女性必须进行血液妊娠试验且结果为阴性。您将被要求完成2份问卷,询问您的生活质量和疲劳程度。完成这两份问卷大约需要20分钟。之后将在4-6周后再次完成相同的问卷,并在治疗结束时再次完成。如果您被认定符合参加本研究的条件,您将每天服用一次苹果酸舒尼替尼,可与食物同服或不同服。您将连续服药4周,随后休息2周,期间不服用研究药物。这6周称为一个研究“周期”。在开始每个
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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