儿童及青年肝母细胞瘤或肝癌术后顺铂联合化疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年肝母细胞瘤或肝癌术后治疗研究,覆盖儿童肝细胞癌、儿童恶性肝脏肿瘤、纤维板层癌、肝母细胞瘤及未特指肝恶性新生物等病种

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其他预测Childhood Hepatocellular CarcinomaChildhood Malignant Liver NeoplasmFibrolamellar CarcinomaHepatoblastoma
Cisplatin and Combination Chemotherapy in Treating Children and Young Adults With Hepatoblastoma or Liver Cancer After Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

儿童及青年肝母细胞瘤或肝癌术后顺铂联合化疗研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童及青年肝母细胞瘤或肝癌术后治疗研究,覆盖儿童肝细胞癌、儿童恶性肝脏肿瘤、纤维板层癌、肝母细胞瘤及未特指肝恶性新生物等病种。源站描述列出主要目标,包括降低非转移性肝母细胞瘤和肝细胞癌患者的治疗相关毒性而不影响长期结局,以及评估完全切除肝母细胞瘤患者接受不同辅助化疗方案的无事件生存期。数据可用于术后化疗方案与生存结局相关的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:儿童肝细胞癌、儿童恶性肝脏肿瘤、纤维板层癌、肝母细胞瘤、肝恶性新生物(未特指)。主要目标:I. 降低非转移性肝母细胞瘤(HB)和肝细胞癌(HCC)患者的治疗相关毒性,而不对长期结局产生不利影响。II. 确定诊断时肿瘤完全切除且接受无辅助化疗(完全切除的高分化胎儿型[WDF]组织学HB)或2个周期标准剂量顺铂单药治疗(完全切除的非高分化胎儿型组织学HB——100 mg/m^2/周期,间隔3周给药)的HB患者的无事件生存期(EFS)。(A组)III. 证明4至6个周期间隔压缩低剂量顺铂单药治疗(80 mg/m^2/周期;320-480 mg/m^

【主题与分类】

主题标签:Childhood Hepatocellular Carcinoma、Childhood Malignant Liver Neoplasm、Fibrolamellar Carcinoma、Hepatoblastoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03533582

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    • 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:儿童肝细胞癌、儿童恶性肝脏肿瘤、纤维板层型癌、肝母细胞瘤、肝细胞恶性肿瘤(非特指型)。主要目标:I. 在不影响长期结局的前提下,降低非转移性肝母细胞瘤(HB)和肝细胞癌(HCC)患者治疗相关毒性。II. 确定诊断时肿瘤完全切除且未接受辅助化疗(完全切除的高分化胎儿型[WDF]组织学HB)或接受2个周期标准剂量顺铂单药治疗(完全切除的非高分化胎儿型组织学HB——100 mg/m^2/周期,间隔3周给药)的HB患者的无事件生存期(EFS)。(A组)III. 证明4至6个周期间隔压缩低剂量顺铂单药治疗(80 mg/m^2/周期;总剂量320-480 mg/m^2)对低危HB充分。(B组)IIIa. 在2个周期顺铂单药治疗后切除的患者中,通过随机比较术后2个周期与4个周期顺铂单药治疗,比较EFS。(B组)IIIb.

对于经过2个周期顺铂单药治疗后肿瘤被判定为不可切除的患者,确定通过额外2或4个周期化疗使肿瘤变为完全可切除的比例。(B组)IV. 以随机方式比较接受6个周期顺铂/5-氟尿嘧啶/长春新碱/多柔比星(C5VD)化疗与6个周期间隔压缩顺铂单药(100 mg/m^2/剂)治疗的中危HB患者的EFS。(C组)V. 确定诊断时肿瘤完全切除且未接受辅助化疗(在基础肝病背景下发生的完全切除HCC)或4个周期顺铂/多柔比星(PLADO)(完全切除的新发HCC)的HCC患者的EFS。(E组)VI. 通过采用间隔压缩顺铂和多柔比星为基础的诱导方案继以反应适应性巩固治疗,改善高危HB患者的EFS。(D组)VIa. 对于转移性疾病消退的患者

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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