骨髓增殖性肿瘤(MPNs)患者注册库

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为骨髓增殖性肿瘤(MPNs)患者注册库,覆盖原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、肥大细胞增多症、非典型BCR-ABL阴性慢性髓系白血病、幼年型粒单核细胞白血病、慢性嗜酸性白血病及骨髓增生异常-骨髓增殖性疾病等

University Health Network, TorontoUniversity Health Network, Toronto
clinicaltrials
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表格分类Primary MyelofibrosisPolycythemia VeraEssential ThrombocythemiaMastocytosisLeukemia, Myelomonocytic, JuvenileNeoplasmsLeukemia, Myelomonocytic, Chronic
Myeloproliferative Neoplasms (MPNs) Patient Registry

基本信息

模态
表格
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

骨髓增殖性肿瘤(MPNs)患者注册库

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为骨髓增殖性肿瘤(MPNs)患者注册库,覆盖原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、肥大细胞增多症、非典型BCR-ABL阴性慢性髓系白血病、幼年型粒单核细胞白血病、慢性嗜酸性白血病及骨髓增生异常-骨髓增殖性疾病等。MPNs是一组罕见的血液系统恶性肿瘤,骨髓造血细胞发育和功能异常。该注册库建立临床注释数据库,用于更好地理解这类疾病、为个体患者匹配最佳治疗并改善结局,并支持患者分子特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、肥大细胞增多症、非典型BCR-ABL阴性慢性髓系白血病、幼年型粒单核细胞白血病、慢性嗜酸性白血病-非特指型、骨髓增生异常-骨髓增殖性疾病。骨髓增殖性肿瘤(MPNs)是一组罕见的血液系统恶性肿瘤,患者体内生成血细胞的骨髓细胞发育和功能异常。尽管在理解和治疗MPNs方面已取得进展,但仍有很多可以学习之处。该注册库将建立一个临床注释数据库,有助于更好地理解这一组疾病,并更有效地为个体患者分配最佳治疗,从而改善其结局。该项目将提供关于患者分子特征分析的新见解。

【主题与分类】

主题标签:Primary Myelofibrosis、Polycythemia Vera、Essential Thrombocythemia、Mastocytosis、Leukemia, Myelomonocytic, Juvenile、Neoplasms、Leukemia, Myelomonocytic, Chronic。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02760238

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数据说明

疾病:原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、肥大细胞增多症、白血病、髓系、慢性、非典型、BCR-ABL阴性、白血病、髓单核细胞性、幼年型、慢性嗜酸性白血病-非特指型、骨髓增生异常-骨髓增殖性疾病。骨髓增殖性肿瘤(MPNs)是一组罕见的血液系统恶性肿瘤,其中产生人体血细胞的骨髓细胞发育和功能异常。尽管在理解和治疗MPNs方面已取得进展,但仍有许多未知有待探索。本登记研究将建立一个临床注释数据库,有助于更好地理解这一组疾病,并更有效地为个体患者分配最佳治疗,从而改善其预后。该项目将为MPN患者的分子特征分析提供新见解,并将作为未来与MPN相关的观察性研究的资源。该登记研究涉及在MPN患者病程中的不同时间点收集其临床信息。

临床数据是在获得书面知情同意后,从血液恶性肿瘤组织库(UHN REB 01-0573C)收集的。收集的数据包括:一系列临床指标、疾病相关因素、治疗详情及其结果、治疗期间的并发症、分子和细胞遗传学数据、症状评估以及生存结果(长达10年)。数据将前瞻性和回顾性收集,在两种情况下均需按照研究标准操作程序(SOP)获得书面知情同意后进行。

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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