大型细胞外囊泡在淋巴瘤与淋巴增殖性疾病中的作用:"Off the Beaten Track"液体活检
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病方向,聚焦大型细胞外囊泡在淋巴瘤与淋巴增殖性疾病中的作用,采用"Off the Beaten Track"液体活检思路

基本信息
资源简介
大型细胞外囊泡在淋巴瘤与淋巴增殖性疾病中的作用:"Off the Beaten Track"液体活检
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/白血病方向,聚焦大型细胞外囊泡在淋巴瘤与淋巴增殖性疾病中的作用,采用"Off the Beaten Track"液体活检思路。研究为为期3年的单中心人体组织体外研究,计划在24个月内入组侵袭性与惰性非霍奇金淋巴瘤患者(DLBCL、FL、MZL、PTCL、MF各10例)以及CLL、HCL、MM患者(各10例),随访12个月,入组地点为IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria血液科综合运营单元。数据可用于淋巴瘤与淋巴增殖性疾病的分类与液体活检相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:弥漫大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、边缘区淋巴瘤(MZL)、蕈样肉芽肿、慢性淋巴细胞白血病、毛细胞白血病(HCL)、T细胞淋巴瘤、多发性骨髓瘤。这是一项为期3年的单中心人体组织体外研究。50例侵袭性和惰性非霍奇金淋巴瘤患者(弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL;A组;n=10)、滤泡性淋巴瘤(FL;B组;n=10)、边缘区淋巴瘤(MZL;C组;n=10)、外周T细胞淋巴瘤(PTCL;D组;n=10)、蕈样肉芽肿(MF;E组;n=10)),以及慢性淋巴细胞白血病(CLL;N=10;F组;n=10)、毛细胞白血病(HCL;G组;n=10)和多发性骨髓瘤(MM;N=10;H组;n=10)患者将在24个月内入组。随访:12个月。患者将在Complex Operative Unit of Haematology-IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria入组
【主题与分类】
主题标签:Diffuse Large B-Cell Lymphoma、Follicular Lymphoma、Marginal Zone Lymphoma(MZL)、Mycosis Fungoides、Chronic Lymphocytic Leukemia、Hairy Cell Leukemia (HCL)、T Cell Lymphoma、Multiple Mieloma。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06782854
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06782854
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
疾病类型:弥漫性大B细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、边缘区淋巴瘤(MZL)、蕈样肉芽肿、慢性淋巴细胞白血病、毛细胞白血病(HCL)、T细胞淋巴瘤、多发性骨髓瘤。这是一项为期3年的单中心人体组织体外研究。将在24个月内入组50例侵袭性和惰性非霍奇金淋巴瘤患者(弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL;A组;n=10)、滤泡性淋巴瘤(FL;B组;n=10)、边缘区淋巴瘤(MZL;C组;n=10)、外周T细胞淋巴瘤(PTCL;D组;n=10)、蕈样肉芽肿(MF;E组;n=10)),以及慢性淋巴细胞白血病患者(CLL;N=10;F组;n=10)、毛细胞白血病患者(HCL;G组;n=10)和多发性骨髓瘤患者(MM;N=10;H组;n=10)。随访:12个月。患者将在博洛尼亚大学医院IRCCS血液学综合运营单元入组。患者的外周血样本(40 ml)将仅在诊断时采集,属于正常临床实践范围,不在临床研究方案之内,并遵循该中心现行使用的治疗指南。
样本分析将在博洛尼亚大学医院IRCCS血液科综合运营单元进行,并与“迪诺·阿马多里”罗马涅肿瘤研究所(IRST IRCCS)及佩鲁贾大学合作完成。
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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