Idelalisib (GS1101, CAL101) 联合 Ofatumumab 治疗初治 CLL/SLL 研究

源站描述覆盖筛查阶段的流程,包括签署知情同意书后进行的医学史询问、体格检查(生命体征、身高、体重及脾、肝、淋巴结大小评估)和体能状态评估等

Dana-Farber Cancer InstituteDana-Farber Cancer Institute
clinicaltrials
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医学影像分类Chronic Lymphocytic LeukemiaSmall Lymphocytic Lymphoma
A Study of Idelalisib (GS1101, CAL101) + Ofatumumab in Previously Untreated CLL/SLL

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Idelalisib (GS1101, CAL101) 联合 Ofatumumab 治疗初治 CLL/SLL 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Idelalisib (GS1101, CAL101) 联合 Ofatumumab 用于既往未治疗的慢性淋巴细胞白血病(CLL)与小淋巴细胞淋巴瘤(SLL)的研究。源站描述覆盖筛查阶段的流程,包括签署知情同意书后进行的医学史询问、体格检查(生命体征、身高、体重及脾、肝、淋巴结大小评估)和体能状态评估等。数据可用于肿瘤/白血病领域的临床试验信息归类与检索,帮助了解该联合方案在初治 CLL/SLL 人群中的研究设计背景(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤。研究开始前(筛查):签署同意书后,参与者将被要求接受一些筛查测试或程序,以确定其是否有资格参加本研究。其中许多测试和程序可能是常规癌症护理的一部分,即使参与者最终不参加研究也可能进行。如果参与者最近已做过某些测试或程序,可能无需重复。 医学史,包括关于参与者健康状况、当前用药和任何过敏的问题。 体格检查,包括生命体征、身高、体重,以及通过参与者脾、肝和淋巴结大小进行的疾病评估。* 体能状态,评估参与者

【主题与分类】

主题标签:Chronic Lymphocytic Leukemia、Small Lymphocytic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02135133

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数据说明

疾病:慢性淋巴细胞白血病,小淋巴细胞淋巴瘤。研究开始前(筛选期):在签署知情同意书后,参与者将被要求接受一些筛选测试或程序,以确定其是否符合参加本研究的资格。其中许多测试和程序可能是常规癌症护理的一部分,即使参与者最终不参加本研究,也可能需要完成。如果参与者最近已经做过某些测试或程序,则可能无需重复进行。* 病史采集,包括询问参与者的健康状况、当前用药情况以及任何过敏史。* 体格检查,包括生命体征、身高、体重,以及通过参与者脾脏、肝脏和淋巴结大小进行的疾病评估。* 体能状态评估,用于评价参与者进行日常活动的能力。

  • 通过CT(计算机断层扫描)、MRI或PET(正电子发射断层扫描)对患者肿瘤进行评估。* 骨髓穿刺和活检:在此活检过程中将抽取一个研究管(装有活检材料的塑料圆柱形容器),以进一步评估参与者的疾病状态。* 血液检查,最多采集24茶匙。* 尿液检查。* 血液妊娠试验。* 乙型和丙型肝炎检测,需要血液样本。如果这些检测表明参与者符合参与本研究的资格,那么参与者将开始接受研究治疗。如果您不符合资格标准,参与者将无法参与本研究。筛查时将进行的额外研究程序:• 血液检查,包括基线检测,以便研究者能够测量研究药物的任何额外效应和疾病状态。在筛查程序确认您符合参与本研究的资格后:如果您参与本研究,参与者将

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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