印尼急性髓系白血病患者白细胞最低值与完全缓解数据集

这是一项采用回顾性队列设计的预后研究数据集。样本通过全抽样方式取自2015年1月1日至2019年12月31日期间在Dharmais国家癌症中心和Dr. Cipto Mangunkusumo国家中央公立医院接受7+3诱导化疗、诊断为急性髓系白血病(AML)且非急性早幼粒细胞白血病(APL)或非AML

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文本预测肿瘤白血病急性髓系白血病预后研究回顾性队列7+3诱导化疗完全缓解
Dataset of Leukocyte Nadir and Complete Remission Occurrence in Indonesian Acute Myeloid Leukemia Patients

基本信息

模态
文本
大小
0.000095636 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

印尼急性髓系白血病患者白细胞最低值与完全缓解数据集

这是一项采用回顾性队列设计的预后研究数据集。样本通过全抽样方式取自2015年1月1日至2019年12月31日期间在Dharmais国家癌症中心和Dr. Cipto Mangunkusumo国家中央公立医院接受7+3诱导化疗、诊断为急性髓系白血病(AML)且非急性早幼粒细胞白血病(APL)或非AML

Dataset of Leukocyte Nadir and Complete Remission Occurrence in Indonesian Acute Myeloid Leukemia Patients

【数据集背景】

源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这是一项采用回顾性队列设计的预后研究数据集。样本通过全抽样方式取自2015年1月1日至2019年12月31日期间在Dharmais国家癌症中心和Dr. Cipto Mangunkusumo国家中央公立医院接受7+3诱导化疗、诊断为急性髓系白血病(AML)且非急性早幼粒细胞白血病(APL)或非AML M3 FAB分类的患者的病历数据。该研究已获得当地伦理委员会批准。本研究的纳入标准为:年龄≥18岁;基于至少骨髓涂片或活检以及骨髓穿刺或外周血免疫分型诊断为AML;接受一线缓解诱导化疗7+3方案;且既往从未接受过任何缓解诱导化疗。排除标准为AML M3(FAB c

【主题与分类】

主题标签:肿瘤、白血病、急性髓系白血病、预后研究、回顾性队列、7+3诱导化疗、完全缓解。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/xfx39znwzp/1

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 95.6 KB。

数据说明

这是一个回顾性队列设计的预后研究数据集。样本采用全采样方法,来源于2015年1月1日至2019年12月31日期间在Dharmais医院国家癌症中心和Dr. Cipto Mangunkusumo国家中央公立医院接受7+3诱导化疗、诊断为急性髓系白血病(AML)且非急性早幼粒细胞白血病(APL)或FAB分类AML M3的患者的病历数据。该研究已获得当地伦理委员会批准。本研究的纳入标准为年龄≥18岁、基于至少骨髓涂片或活检及骨髓穿刺或外周血免疫分型诊断为AML、接受一线缓解诱导化疗7+3方案、且既往未接受过任何缓解诱导化疗的患者。排除标准为AML M3(FAB标准)或急性早幼粒细胞白血病(APL)、慢性髓系白血病(CML)髓系原始细胞危象期,或患者病历中未找到所需数据。

在评估7+3缓解诱导化疗方案时,对最低白细胞水平及其达到该水平所需时间与CR发生之间的关联进行了评估。当外周血细胞恢复后进行治疗评估。治疗评估中定义CR发生的标准遵循欧洲白血病网2017年制定的标准。被视为潜在混杂因素的有年龄、性别、AML亚型、查尔森合并症指数(CCI)、骨髓增生异常综合征(MDS)病史、化疗/放疗史、化疗前白细胞水平、诊断时骨髓髓母细胞水平、发热性中性粒细胞减少症的发生以及粒细胞集落刺激因子(GCSF)的使用。

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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