基于移植后环磷酰胺的移植物抗宿主病预防平台方案：用于接受错配无关供者外周血干细胞移植的血液恶性肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov，属于肿瘤/白血病领域，聚焦于血液恶性肿瘤患者接受错配无关供者外周血干细胞移植后，采用基于移植后环磷酰胺的移植物抗宿主病预防方案
基本信息
资源简介
基于移植后环磷酰胺的移植物抗宿主病预防平台方案：用于接受错配无关供者外周血干细胞移植的血液恶性肿瘤患者
该数据集来自clinicaltrials.gov，属于肿瘤/白血病领域，聚焦于血液恶性肿瘤患者接受错配无关供者外周血干细胞移植后，采用基于移植后环磷酰胺的移植物抗宿主病预防方案。覆盖疾病包括AML、ALL、急性白血病、MDS、CML、CLL、幼淋巴细胞白血病和CMML。平台方案旨在评估该预防方案的安全性和有效性，入组患者需接受清髓性或减低强度预处理。数据可用于估计研究终点，并为研究性干预组提供对照臂，支持移植后并发症预防的临床研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：AML（急性髓系白血病）、急性淋巴细胞白血病（ALL）、急性白血病（类别）、MDS（骨髓增生异常综合征）、CML（慢性髓系白血病）、CLL（慢性淋巴细胞白血病）、幼淋巴细胞白血病、慢性粒单核细胞白血病（CMML）。该平台方案将评估基于移植后环磷酰胺（PTCy）的移植物抗宿主病（GVHD）预防在错配无关供者（MMUD）造血细胞移植（HCT）后的安全性和有效性。符合入选标准的恶性血液病患者，在接受清髓性预处理（MAC）或减低强度预处理（RIC）后接受MMUD外周血干细胞（PBSCs），将有资格由参与移植中心入组。该平台方案将估计终点，并为研究性干预组提供对照臂。
【主题与分类】
主题标签：AML (Acute Myelogenous Leukemia)、Acute Lymphoid Leukemia (ALL)、Acute Leukemia (Category)、MDS (Myelodysplastic Syndrome)、CML (Chronic Myelogenous Leukemia)、CLL (Chronic Lymphocytic Leukemia)、Prolymphocyctic Leukemia、Chronic Myelomonocytic Leukemia (CMML)、Myeloproliferative Neoplasm (MPN)、Lymphoma。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06859424
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06859424
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
疾病类型：AML（急性髓系白血病）、急性淋巴细胞白血病（ALL）、急性白血病（类别）、MDS（骨髓增生异常综合征）、CML（慢性髓系白血病）、CLL（慢性淋巴细胞白血病）、幼淋巴细胞白血病、慢性粒单核细胞白血病（CMML）。本平台方案将评估基于移植后环磷酰胺（PTCy）的移植物抗宿主病（GVHD）预防方案在错配无关供者（MMUD）造血细胞移植（HCT）后的安全性和有效性。符合入选标准的恶性血液病患者，在接受清髓性预处理（MAC）或减低强度预处理（RIC）后接受MMUD外周血干细胞（PBSCs）移植，将有资格由参与移植中心入组。该平台方案将估算终点指标，并为研究性干预组（ISAs）提供对照臂。两个研究性ISAs是该平台方案的一部分——ACCEL-001和ACCEL-002。
ISAs描述了所研究干预措施的具体特征、被分配至该干预措施的参与者的治疗情况、特定目标人群、基于与对照臂比较所需的样本量、具体研究目标、评估干预措施的统计方法，以及其他特定的干预相关信息和评估。在试验的整个期间，可能会增加或关闭额外的ISA。
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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