非清髓性预处理UCB移植治疗血液病

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期临床试验,研究采用非清髓性环磷酰胺/氟达拉滨/全身照射(TBI)预处理方案,并根据诊断、疾病状态和既往治疗等因素进行调整,对血液系统疾病患者进行脐带血(UCB)移植

Masonic Cancer Center, University of MinnesotaMasonic Cancer Center, University of Minnesota
clinicaltrials
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其他分类Acute LeukemiaAcute Myeloid LeukemiaAcute Lymphoblastic Leukemia/LymphomaBurkitt's LymphomaNatural Killer Cell MalignanciesChronic Myelogenous LeukemiaMyelodysplastic SyndromeLarge-cell LymphomaHodgkin LymphomaMultiple MyelomaRelapsed Chronic Lymphocytic LeukemiaRelapsed Small Lymphocytic Lymphoma
UCB Transplant for Hematological Diseases Using a Non Myeloablative Prep

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

非清髓性预处理UCB移植治疗血液病

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项II期临床试验,研究采用非清髓性环磷酰胺/氟达拉滨/全身照射(TBI)预处理方案,并根据诊断、疾病状态和既往治疗等因素进行调整,对血液系统疾病患者进行脐带血(UCB)移植。覆盖疾病包括急性白血病、急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病/淋巴瘤、Burkitt淋巴瘤、NK细胞恶性肿瘤、慢性髓系白血病、骨髓增生异常综合征和大细胞淋巴瘤。数据可用于血液肿瘤移植治疗相关的分类与预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性白血病、急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病/淋巴瘤、Burkitt淋巴瘤、自然杀伤细胞恶性肿瘤、慢性髓系白血病、骨髓增生异常综合征、大细胞淋巴瘤。这是一项II期试验,使用非清髓性环磷酰胺/氟达拉滨/全身照射(TBI)预处理方案,并根据诊断、疾病状态和既往治疗等因素进行调整。根据当前明尼苏达大学脐带血移植物选择算法选择单份或双份单位。

【主题与分类】

主题标签:Acute Leukemia、Acute Myeloid Leukemia、Acute Lymphoblastic Leukemia/Lymphoma、Burkitt's Lymphoma、Natural Killer Cell Malignancies、Chronic Myelogenous Leukemia、Myelodysplastic Syndrome、Large-cell Lymphoma、Hodgkin Lymphoma、Multiple Myeloma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02722668

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02722668

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

疾病:急性白血病、急性髓系白血病、急性淋巴细胞白血病/淋巴瘤、伯基特淋巴瘤、自然杀伤细胞恶性肿瘤、慢性髓系白血病、骨髓增生异常综合征、大细胞淋巴瘤。这是一项II期试验,采用非清髓性环磷酰胺/氟达拉滨/全身照射(TBI)预处理方案,并根据诊断、疾病状态和既往治疗等因素进行修改。根据当前明尼苏达大学脐带血移植物选择算法选择单份或双份单位。

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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