硼替佐米联合非格司亭促进非霍奇金淋巴瘤或多发性骨髓瘤患者干细胞动员
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于在非霍奇金淋巴瘤或多发性骨髓瘤患者中，将硼替佐米加入动员方案后能否提升外周血干细胞（PBSC）水平及采集效果，并评估中性粒细胞植入时间是否不超过历史值 12 天
基本信息
资源简介
硼替佐米联合非格司亭促进非霍奇金淋巴瘤或多发性骨髓瘤患者干细胞动员
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于在非霍奇金淋巴瘤或多发性骨髓瘤患者中，将硼替佐米加入动员方案后能否提升外周血干细胞（PBSC）水平及采集效果，并评估中性粒细胞植入时间是否不超过历史值 12 天。数据覆盖成人 III 级淋巴瘤样肉芽肿病、B 细胞慢性淋巴细胞白血病及多类 II 期成人淋巴瘤等条件。可用于研究干细胞动员效率、植入时间预测及相关临床结局建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人 III 级淋巴瘤样肉芽肿病、B 细胞慢性淋巴细胞白血病、相邻 II 期成人伯基特淋巴瘤、相邻 II 期成人弥漫性大细胞淋巴瘤、相邻 II 期成人弥漫性混合细胞淋巴瘤、相邻 II 期成人弥漫性小裂细胞淋巴瘤、相邻 II 期成人免疫母细胞性大细胞淋巴瘤、相邻 II 期成人淋巴母细胞淋巴瘤。主要目标：I. 评估在动员方案中加入硼替佐米是否会使循环外周血干细胞（PBSC）水平在血液中以及最多 4 天采集方案的单采收集中至少增加 2 倍。II. 评估中性粒细胞植入时间是否为 12 天或更短，即历史值。次要目标：I. 检测硼替佐米和 G 对淋巴瘤或骨髓瘤细胞的共同动员
【主题与分类】
主题标签：B-cell Chronic Lymphocytic Leukemia、Contiguous Stage II Mantle Cell Lymphoma、Cutaneous B-cell Non-Hodgkin Lymphoma、Intraocular Lymphoma、Nodal Marginal Zone B-cell Lymphoma、Recurrent Adult Burkitt Lymphoma、Recurrent Adult Lymphoblastic Lymphoma、Recurrent Grade 1 Follicular Lymphoma、Recurrent Grade 2 Follicular Lymphoma、Recurrent Grade 3 Follicular Lymphoma。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02037256
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02037256
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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：成人III级淋巴瘤样肉芽肿病、B细胞慢性淋巴细胞白血病、邻近II期成人伯基特淋巴瘤、邻近II期成人弥漫性大细胞淋巴瘤、邻近II期成人弥漫性混合细胞淋巴瘤、邻近II期成人弥漫性小裂细胞淋巴瘤、邻近II期成人免疫母细胞性大细胞淋巴瘤、邻近II期成人淋巴母细胞淋巴瘤。主要目标：I. 评估在动员方案中加入硼替佐米是否会使循环外周血干细胞（PBSCs）水平在外周血中以及在最多4天的采集方案中的单采收集物中至少增加2倍。II. 评估中性粒细胞植入时间是否为12天或更短，即历史值。次要目标：I. 通过实时聚合酶链反应（PCR）对非霍奇金淋巴瘤（NHL）患者以及通过流式细胞术（分化簇[CD]38+/CD138+细胞）对多发性骨髓瘤（MM）患者，检测硼替佐米和G-CSF是否共同动员淋巴瘤或骨髓瘤细胞。II.
通过流式细胞术测定硼替佐米对树突状细胞亚群、浆细胞样树突状细胞(pDC)1和pDC2以及DC1/DC2比例动员程度的影响。
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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