儿童B急性淋巴细胞白血病微小残留病监测
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童 B 急性淋巴细胞白血病(B-ALL)治疗过程中的微小残留病(MRD)监测

基本信息
资源简介
儿童B急性淋巴细胞白血病微小残留病监测
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童 B 急性淋巴细胞白血病(B-ALL)治疗过程中的微小残留病(MRD)监测。源站描述指出,MRD 水平是 ALL 最重要的预后预测指标,基于 MRD 的风险分层已成为确定疾病风险、指导儿童和成人 ALL 治疗策略的关键环节。近年来,通过下一代测序(NGS)检测免疫球蛋白(Ig)或 T 细胞受体(TCR)克隆重排来检测 MRD 的方法被引入,可将检测灵敏度提升至十万分之一,并已被证明可预测接受标准化疗的儿童 ALL 复发。该研究将评估 IgH-V(D)J NGS 的灵敏度和特异性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:B 急性淋巴细胞白血病。治疗期间残余白血病水平即“微小残留病”(MRD)的测量,现已成为急性淋巴细胞白血病(ALL)最重要的预后预测指标。因此,基于 MRD 评估的风险分层已成为确定疾病风险、指导儿童和成人 ALL 治疗策略的关键环节。近年来,通过下一代测序(NGS)技术检测免疫球蛋白(Ig)或 T 细胞受体(TCR)克隆重排作为检测 MRD 的方法已被引入。这些方法将 MRD 检测的灵敏度扩展至高达 1/10,000,000 个细胞,并已被证明可预测接受标准化疗的儿童 ALL 患者的复发。在本研究中,研究者将确定 IgH-V(D)J NGS 和 c 的灵敏度和特异性。
【主题与分类】
主题标签:B Acute Lymphoblastic Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04977895
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/NCT04977895
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:B 急性淋巴细胞白血病。治疗期间对残留白血病水平,即“微小残留病”(MRD)的检测,现已成为急性淋巴细胞白血病(ALL)预后最重要的预测指标。因此,基于 MRD 评估的风险分层已成为确定 ALL 儿童和成人疾病风险及指导治疗策略的重要组成部分。近年来,检测免疫球蛋白(Ig)或 T 细胞受体(TCR)克隆性重排的新一代测序(NGS)技术作为检测 MRD 的方法已被引入。这些方法将 MRD 检测的灵敏度提高至十万分之一,并已被证明可预测接受标准化疗的 ALL 儿童患者的复发。在本研究中,研究者将确定 IgH-V(D)J NGS 的灵敏度和特异性,并利用来自 100 多例 ALL 患者的诊断和随访样本,将其检测 MRD 的能力与流式细胞术进行比较。将招募年龄小于 18 岁的新诊断 ALL 患者,并接受(SCCLG)-ALL 2016 的治疗策略。
在诊断样本(基线)中鉴定出可追踪克隆后,采用IgH-V(D)J NGS和FCM在三个时间点对骨髓进行MRD检测:诱导治疗后15天(D15)、诱导治疗后33天(D33)以及诱导治疗结束时。评估了无事件生存期(EFS)、无复发生存期(RFS)和总生存期(OS)。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




