低剂量维莫非尼联合利妥昔单抗治疗毛细胞白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦毛细胞白血病(HCL)的 II 期临床试验,研究口服 BRAF 抑制剂维莫非尼联合利妥昔单抗在初治或复发难治患者中的治疗

Scripps HealthScripps Health
clinicaltrials
浏览 3
其他预测Hairy Cell Leukemia
Low Dose Vemurafenib and Rituximab in Hairy Cell Leukemia

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

低剂量维莫非尼联合利妥昔单抗治疗毛细胞白血病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦毛细胞白血病(HCL)的 II 期临床试验,研究口服 BRAF 抑制剂维莫非尼联合利妥昔单抗在初治或复发难治患者中的治疗。方案为维莫非尼 240 mg 每日两次连续 8 周,利妥昔单抗 375 mg/m2 每 2 周同步给药,总疗程 16 周,治疗开始后 6 个月行骨髓穿刺活检评估疗效与微小残留病(MRD)。数据可用于治疗响应与 MRD 预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:毛细胞白血病。这是一项单中心、开放标签、单臂、研究者发起的 II 期试验,研究口服 BRAF 抑制剂维莫非尼联合利妥昔单抗用于既往未治疗或复发难治的 HCL 患者。符合条件的患者将接受维莫非尼 240 mg 口服,每日两次(b.i.d.),连续 8 周。利妥昔单抗 375 mg/m2 将从治疗第一天起每 2 周与维莫非尼同时给药。维莫非尼完成后,患者将接受利妥昔单抗 375 mg/m2 每 2 周一次,共 8 周。整个治疗持续时间为 16 周。治疗开始后六个月,将进行骨髓穿刺和活检,以评估疗效和评估微小残留病(MRD)。

【主题与分类】

主题标签:Hairy Cell Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05388123

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05388123

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

适应症:毛细胞白血病。这是一项单中心、开放标签、单臂、研究者发起的口服BRAF抑制剂维莫非尼联合利妥昔单抗治疗初治或复发难治性HCL患者的II期临床试验。符合条件的患者将接受维莫非尼240 mg口服,每日两次(b.i.d.),连续给药8周。利妥昔单抗375 mg/m2自治疗第一天起每2周与维莫非尼同时给药。维莫非尼治疗完成后,患者将接受利妥昔单抗375 mg/m2每2周给药,共8周。整个治疗疗程为16周。治疗开始后6个月,将进行骨髓穿刺和活检,以评估疗效并检测微小残留病(MRD)。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案