Asan Medical Center 急性淋巴细胞白血病登记数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 Asan Medical Center 的急性淋巴细胞白血病登记数据,覆盖急性淋巴细胞白血病、前体 B 细胞淋巴细胞白血病、双表型急性白血病、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病及淋巴母细胞淋巴瘤

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clinicaltrials
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文本预测Leukemia, Acute LymphoblasticPrecursor B-Cell Lymphoblastic LeukemiaLeukemia, Biphenotypic, AcuteLymphoblastic Lymphoma
Acute Lymphoblastic Leukemia Registry at Asan Medical Center

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

Asan Medical Center 急性淋巴细胞白血病登记数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 Asan Medical Center 的急性淋巴细胞白血病登记数据,覆盖急性淋巴细胞白血病、前体 B 细胞淋巴细胞白血病、双表型急性白血病、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病及淋巴母细胞淋巴瘤。数据包含人口学与疾病相关因素、治疗详情及结果、治疗并发症、遗传数据和最长 10 年生存结局,并计划累积 30 年数据,可用于回顾性分析及生存结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:白血病、急性淋巴细胞白血病、前体 B 细胞淋巴细胞白血病、双表型急性白血病、急性淋巴细胞白血病、费城染色体阳性、淋巴母细胞淋巴瘤。1. 获取知情同意书 2. 从病历中获取数据,包括 人口学/疾病相关因素 治疗详情及其结果 治疗期间的并发症 遗传数据 * 生存结局(最长 10 年) 3. 累积 30 年的数据 4. 将数据用于其他回顾性分析(包括 Asan Medical Center 细胞库基础数据)

【主题与分类】

主题标签:Leukemia, Acute Lymphoblastic、Precursor B-Cell Lymphoblastic Leukemia、Leukemia, Biphenotypic, Acute、Lymphoblastic Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01761682

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01761682

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:白血病、急性淋巴细胞白血病、前体B细胞淋巴细胞白血病、双表型急性白血病、急性淋巴细胞白血病、费城染色体阳性急性淋巴细胞白血病、淋巴母细胞淋巴瘤。1. 获取知情同意书 2. 从病历中获取数据,包括 * 人口学/疾病相关因素 * 治疗详情及其结果 * 治疗期间的并发症 * 遗传数据 * 生存结局(最长10年) 3. 积累30年的数据 4. 将数据用于其他回顾性分析(包括Asan Medical center Cell Banking基础数据)

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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