采用标准预处理方案接受造血干细胞移植患者数据的前瞻性收集、存储与报告

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤与白血病领域,面向接受自体或异基因造血干细胞移植或细胞治疗的患者,前瞻性收集、存储并报告其数据

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基因组预测Acute Myelogenous LeukemiaAcute Lymphocytic LeukemiaChronic Myelogenous LeukemiaNon-Hodgkin's LymphomaHodgkin's DiseaseMultiple MyelomaGerm Cell NeoplasmsMyelodysplastic SyndromesChronic Lymphocytic LeukemiaImmunodeficiency Diseases
The Prospective Collection, Storage and Reporting of Data on Patients Undergoing Hematopoietic Stem Cell Transplantation Utilizing a Standard Preparative Regimen

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

采用标准预处理方案接受造血干细胞移植患者数据的前瞻性收集、存储与报告

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肿瘤与白血病领域,面向接受自体或异基因造血干细胞移植或细胞治疗的患者,前瞻性收集、存储并报告其数据。覆盖急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、非霍奇金淋巴瘤、霍奇金病、多发性骨髓瘤、生殖细胞肿瘤及骨髓增生异常综合征等疾病。数据可用于在已有同行评审发表数据证实疗效、且未针对特定研究问题的情形下,提供经IRB批准的机制进行前瞻性收集与分析,并为细胞产品的回顾性研究提供知情同意机制(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、非霍奇金淋巴瘤、霍奇金病、多发性骨髓瘤、生殖细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征。为接受自体或异基因造血干细胞移植或细胞治疗、且其疾病未针对特定研究问题、并已有同行评审发表数据证明该治疗方法有效的参与者,提供经IRB批准的前瞻性收集与分析机制。在存在需解决的特定问题时,为细胞产品的回顾性研究提供知情同意机制(如可获得)。

【主题与分类】

主题标签:Acute Myelogenous Leukemia、Acute Lymphocytic Leukemia、Chronic Myelogenous Leukemia、Non-Hodgkin's Lymphoma、Hodgkin's Disease、Multiple Myeloma、Germ Cell Neoplasms、Myelodysplastic Syndromes、Chronic Lymphocytic Leukemia、Immunodeficiency Diseases。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01890486

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    • 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

疾病:急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病、慢性髓系白血病、非霍奇金淋巴瘤、霍奇金病、多发性骨髓瘤、生殖细胞肿瘤、骨髓增生异常综合征。为接受自体或异基因造血干细胞移植或细胞疗法的参与者提供经IRB批准的前瞻性收集和分析机制,这些参与者的疾病尚无研究问题得到解决,且经同行评审、已发表的数据已证明该治疗方法有效。为细胞产品的回顾性研究提供同意机制(当有特定问题需要解决且细胞产品可用时)。

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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