骨髓移植治疗血液系统恶性肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于用骨髓移植治疗血液系统恶性肿瘤及相关疾病。覆盖慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变以及小肠癌

基本信息
资源简介
骨髓移植治疗血液系统恶性肿瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于用骨髓移植治疗血液系统恶性肿瘤及相关疾病。覆盖慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变以及小肠癌。研究目标包括比较不同 HLA 配型错配供者移植后 III、IV 度移植物抗宿主病的发生率,并评估 HLA-DRB1 或 DQB1 等位基因错配在 HLA-A、B、C 相合供者移植中的意义。可用于血液肿瘤移植预后与并发症风险的相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变、小肠癌。目标: 比较接受骨髓移植(BMT)的血液系统恶性肿瘤患者中,使用具有 1 个 HLA-A 或 B 非交叉反应组错配的供者与既往使用具有 1 个 HLA-A 或 B 交叉反应组(CREG)错配供者接受 BMT 的对照患者之间,III 度和 IV 度移植物抗宿主病(GVHD)的发生率。 比较接受 BMT 的血液系统恶性肿瘤患者中,使用具有 1 个 HLA-A 或 B CREG 错配的供者与既往使用相合供者接受 BMT 的对照患者之间,III 度和 IV 度 GVHD 的发生率。* 确定在使用 HLA-A、B 和 C 相合供者的 BMT 中,HLA-DRB1 或 DQB1 等位基因错配的相关性。
【主题与分类】
主题标签:Chronic Myeloproliferative Disorders、Leukemia、Lymphoma、Myelodysplastic Syndromes、Precancerous/Nonmalignant Condition、Small Intestine Cancer。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005804
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005804
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- 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:慢性骨髓增殖性疾病、白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征、癌前/非恶性病变、小肠癌。目的:* 比较接受骨髓移植(BMT)治疗血液系统恶性肿瘤患者中,使用供者存在1个HLA-A或B非交叉反应组错配与先前接受BMT治疗、供者存在1个HLA-A或B交叉反应组(CREG)错配的对照组患者,III度和IV度移植物抗宿主病(GVHD)的发生率。* 比较接受BMT治疗血液系统恶性肿瘤患者中,使用供者存在1个HLA-A或B CREG错配与先前接受BMT治疗、使用相合供者的对照组患者,III度和IV度GVHD的发生率。* 确定在使用HLA-A、B和C相合供者的BMT中,HLA-DRB1或DQB1等位基因错配的相关性。概要:在完成细胞减灭联合化疗后至少3周开始,18岁以下患者在第-7至-4天接受每日两次全身照射(TBI)。18岁及以上患者在第-6至-4天接受每日两次TBI。
随后,所有患者在第-3天和第-2天接受每日静脉注射环磷酰胺。患有急性淋巴细胞白血病、高级别淋巴瘤、中级别淋巴瘤或骨髓或中枢神经系统受累的男性患者,需接受睾丸放射治疗加强。第0天,患者接受来自无关供者的骨髓输注,且供者需满足以下条件之一:1个HLA-A或B非交叉反应组错配;1个HLA-A或B交叉反应组错配;或HLA-A、B、C匹配但HLA-DRB1或DQB1错配。患者随访期为2年内每6个月一次,之后每年一次。预计招募人数:本研究将在5年内招募共计150名患者。
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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