运动对惰性非霍奇金淋巴瘤与慢性淋巴细胞白血病患者免疫表型的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦运动对惰性非霍奇金淋巴瘤与慢性淋巴细胞白血病患者免疫表型的影响。研究通过监测心肺参数与免疫细胞表型动员,考察患者循环免疫细胞丰度与功能对单次极量运动的应答及其与年龄匹配对照组的差异,并评估12周半监督中高强度有氧训练对免疫细胞动员与功能的作用,

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医学影像预测Indolent Non-hodgkin Lymphoma
The Effects of Exercise on Immune Phenotype of Indolent Non-Hodgkin Lymphoma and Chronic Lymphocytic Leukemia Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

运动对惰性非霍奇金淋巴瘤与慢性淋巴细胞白血病患者免疫表型的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦运动对惰性非霍奇金淋巴瘤与慢性淋巴细胞白血病患者免疫表型的影响。研究通过监测心肺参数与免疫细胞表型动员,考察患者循环免疫细胞丰度与功能对单次极量运动的应答及其与年龄匹配对照组的差异,并评估12周半监督中高强度有氧训练对免疫细胞动员与功能的作用,同时比较12周半监督运动训练与常规护理在减轻癌症相关副作用、改善生活质量与体能方面的效果。数据可用于运动免疫学、肿瘤康复及预后预测等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤、惰性非霍奇金淋巴瘤。主要目标:I. 通过监测心肺参数和免疫细胞表型的动员,确定CLL患者循环免疫细胞丰度和功能(通过细胞计数和细胞因子谱)对急性(单次)极量运动的反应,以及这与年龄匹配对照组中观察到的反应有何不同。II. 确定CLL患者循环免疫细胞动员和功能(细胞计数和细胞因子谱)对12周半监督的中等至高强度、以有氧为基础的运动训练方案的反应。III. 评估12周半监督运动训练(ET)与常规护理(UC)相比在减少癌症相关副作用和改善生活质量(QOL)与体能方面的有效性

【主题与分类】

主题标签:Indolent Non-hodgkin Lymphoma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05876923

下载信息

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数据说明

疾病:慢性淋巴细胞白血病/小淋巴细胞淋巴瘤,惰性非霍奇金淋巴瘤。主要目标:I. 通过监测心肺参数和免疫细胞表型的动员情况,确定慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者循环免疫细胞的丰度和功能(通过细胞计数和细胞因子谱)如何对急性(单次)最大强度运动作出反应,以及这种反应与年龄匹配对照组中观察到的反应有何不同。II. 确定CLL患者循环免疫细胞的动员和功能(细胞计数和细胞因子谱)如何对为期12周、半监督、中高强度的有氧运动训练计划作出反应。III. 评估为期12周半监督运动训练(ET)与常规护理(UC)相比,在减少惰性非霍奇金(NHL)淋巴瘤患者治疗期间或治疗后的癌症相关副作用、改善生活质量(QOL)和体能方面的有效性。IV. 确定与UC相比,为期12周的半监督ET能在多大程度上改变惰性NHL患者治疗期间或治疗后循环免疫细胞的动员和免疫功能。V.

开发一种前向链式人工智能专家系统,利用手动反馈和生理学衍生反馈来优化训练结果,并比较其在减少惰性NHL和CLL患者癌症相关副作用、改善生活质量(QOL)和身体素质方面与半监督ET相比的功效。大纲:CLL患者和健康参与者被分配至目标1。完成所有目标1活动的CLL患者被分配至目标2。惰性NHL患者将被分配至目标3和4。目标1:参与者在研究期间接受身高/体重和生命体征(血压、体温、心率和呼吸频率)测量,完成肺功能测试(肺量计),接受运动测试(心肺运动测试[CPET]),并接受血液样本采集。参与者还可能在研究期间接受双X射线吸收测定法(DEXA)扫描。目标2:CLL患者

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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