右雷佐生盐酸盐对癌症治疗后心肌病和心力衰竭相关生物标志物的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦右雷佐生盐酸盐(DRZ)对癌症治疗后心肌病和心力衰竭相关生物标志物的影响

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医学影像预测Hodgkin Lymphoma in RemissionLeukemia in RemissionLymphoblastic LymphomaOsteosarcomaRecurrent LeukemiaRecurrent LymphomaRecurrent Malignant Neoplasm
Effects of Dexrazoxane Hydrochloride on Biomarkers Associated With Cardiomyopathy and Heart Failure After Cancer Treatment

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

右雷佐生盐酸盐对癌症治疗后心肌病和心力衰竭相关生物标志物的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦右雷佐生盐酸盐(DRZ)对癌症治疗后心肌病和心力衰竭相关生物标志物的影响。覆盖霍奇金淋巴瘤缓解期、白血病缓解期、淋巴母细胞淋巴瘤、骨肉瘤、复发性白血病、复发性淋巴瘤及复发性恶性肿瘤患者。数据可用于评估 DRZ 是否降低心肌病/心力衰竭标志物,以及蒽环类药物剂量、胸部放疗等因素是否改变其心脏保护作用,支持心脏毒性预测与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:霍奇金淋巴瘤缓解期、白血病缓解期、淋巴母细胞淋巴瘤、骨肉瘤、复发性白血病、复发性淋巴瘤、复发性恶性肿瘤。主要目标:I. 确定来自 P9404、P9425、P9426 和 Dana Farber Cancer Institute (DFCI) 95-01 的随机分配至实验性右雷佐生盐酸盐(DRZ)组的白血病和淋巴瘤患者,与标准组患者相比,心肌病/心力衰竭(CHF)标志物是否降低。II. 确定来自 P9754 的骨肉瘤患者(全部接受 DRZ)与同一时间段诊断但未接受 DRZ 的类似治疗骨肉瘤患者相比,心肌病/心力衰竭(CHF)标志物是否降低。III. 评估 DRZ 的心脏保护作用是否被蒽环类药物(蒽环类似物 GPX-150)剂量、胸部放疗、a

【主题与分类】

主题标签:Hodgkin Lymphoma in Remission、Leukemia in Remission、Lymphoblastic Lymphoma、Osteosarcoma、Recurrent Leukemia、Recurrent Lymphoma、Recurrent Malignant Neoplasm。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01790152

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病状态:缓解期霍奇金淋巴瘤、缓解期白血病、淋巴母细胞淋巴瘤、骨肉瘤、复发性白血病、复发性淋巴瘤、复发性恶性肿瘤。主要目标:I. 确定来自P9404、P9425、P9426和丹娜法伯癌症研究院(DFCI)95-01试验中随机分配至实验性右雷佐生盐酸盐(DRZ)治疗组的白血病和淋巴瘤患者,与标准治疗组患者相比,其心肌病/心力衰竭(CHF)标志物是否减少。II. 确定来自P9754试验的骨肉瘤患者(所有患者均接受DRZ治疗)与同一时间段内诊断并接受相似治疗但未接受DRZ的骨肉瘤患者相比,其心肌病/心力衰竭(CHF)标志物是否减少。III. 评估DRZ的心脏保护效应是否受蒽环类药物(蒽环类似物GPX-150)剂量、胸部放疗及人口学因素(癌症诊断时年龄、当前年龄、性别)的影响。次要目标:I.

I. 确定来自P9404、P9425、P9426和DFCI 95-01研究中接受DRZ方案治疗的白血病和淋巴瘤患者,与标准治疗组相比,其总体生存率和无事件生存率是否存在差异。II. 确定在考虑早发性心脏病、原发病复发和第二癌症的情况下,按DRZ状态划分的预期质量调整生命年(QALY)是否存在差异。III. 确定从癌症治疗时至后续随访期间,患者二维超声心动图参数(侧重于左心室[LV]功能及可可靠重测的重塑/几何变化)的纵向变化轨迹。大纲:患者需完成诊断症状清单,接受体格检查、超声心动图、血清生物标志物检测采集及6分钟步行测试,并完成生活质量、家族史、体育活动和吸烟问卷调查。

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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