造血干细胞移植治疗婴儿白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为造血干细胞移植治疗婴儿白血病,属于肿瘤/白血病分类。覆盖高危急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病及骨髓增生异常综合征的婴儿患者,研究采用不含放疗的清髓性预处理方案(busulfan、fludarabine、melphalan)后行双份脐血移植

Masonic Cancer Center, University of MinnesotaMasonic Cancer Center, University of Minnesota
clinicaltrials
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其他预测LeukemiaMyelodysplastic SyndromesSecondary Acute Myeloid LeukemiaSecondary Myelodysplastic SyndromeRefractory Anemia With Excess BlastsRefractory AnemiaDe Novo Myelodysplastic SyndromeChildhood Myelodysplastic Syndrome
Hematopoietic Stem Cell Transplantation in the Treatment of Infant Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

造血干细胞移植治疗婴儿白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为造血干细胞移植治疗婴儿白血病,属于肿瘤/白血病分类。覆盖高危急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病及骨髓增生异常综合征的婴儿患者,研究采用不含放疗的清髓性预处理方案(busulfan、fludarabine、melphalan)后行双份脐血移植。主要目标为确定植入发生率,即第42天供者来源中性粒细胞计数超过500/mm³;次要目标包括移植相关死亡率等。可用于移植疗效与安全性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白血病、骨髓增生异常综合征、缓解期儿童急性髓系白血病、复发性儿童急性髓系白血病、继发性急性髓系白血病、缓解期儿童急性淋巴细胞白血病、既往接受治疗的骨髓增生异常综合征、继发性骨髓增生异常综合征。目标:主要 确定植入发生率,定义为在第42天达到供者来源中性粒细胞计数 > 500/mm³,在高危急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病或骨髓增生异常综合征婴儿中,接受由busulfan、fludarabine和melphalan组成的不含放疗的清髓性预处理方案,随后进行双份脐血移植(UCBT),使用两个部分HLA匹配的单位。次要目标 确定UCBT后6个月移植相关死亡率(TRM)的发生率 * 评估pat

【主题与分类】

主题标签:Leukemia、Myelodysplastic Syndromes、Secondary Acute Myeloid Leukemia、Secondary Myelodysplastic Syndrome、Refractory Anemia With Excess Blasts、Refractory Anemia、De Novo Myelodysplastic Syndrome、Childhood Myelodysplastic Syndrome。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00357565

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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。

数据说明

疾病:白血病、骨髓增生异常综合征、儿童急性髓系白血病缓解期、复发性儿童急性髓系白血病、继发性急性髓系白血病、儿童急性淋巴细胞白血病缓解期、既往接受过治疗的骨髓增生异常综合征、继发性骨髓增生异常综合征。目的:主要目标 * 确定在高危急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病或骨髓增生异常综合征婴儿中,接受不含照射的清髓性预处理方案(包括白消安、氟达拉滨和美法仑)后行双份脐血移植(UCBT)(两份部分HLA相合的单位)的植入发生率,植入定义为在第42天达到供者来源中性粒细胞计数>500/mm³。

次要目标 * 确定UCBT后6个月移植相关死亡率(TRM)的发生率 * 评估双份UCBT后嵌合体模式 * 确定UCBT后1年血小板植入的发生率 * 确定UCBT后第100天急性移植物抗宿主病(GVHD)II-IV级和III-IV级的发生率 * 评估UCBT后的发育结局 移植相关目标 * 确定UCBT后1年慢性GVHD的发生率 * 确定UCBT后1年和2年的生存率和无病生存率 * 确定UCBT后1年和2年的复发率

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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