HAIC或Lenvatinib联合Sintilimab用于高复发风险可切除孤立性肝细胞癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma），主题为HAIC或Lenvatinib联合Sintilimab作为新辅助治疗，用于高复发风险可切除IB期孤立性肝细胞癌，评估其安全性与疗效
基本信息
资源简介
HAIC或Lenvatinib联合Sintilimab用于高复发风险可切除孤立性肝细胞癌
该数据集英文名为 HAIC or Lenvatinib Combined With Sintilimab for High Recurrence Risk Resectable Solitary Hepatocellular Carcinoma，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 肝癌，主题标签为 Hepatocellular Carcinoma。其核心内容围绕肝细胞癌的新辅助治疗展开：评估 HAIC 或 Lenvatinib 联合 Sintilimab 作为新辅助治疗方案，用于高复发风险、可切除的 IB 期孤立性肝细胞癌患者，考察的安全性与疗效终点。数据集整体属于肿瘤学尤其是肝癌临床研究范畴，适合关注肝癌围手术期治疗策略、联合用药方案及临床试验注册信息的使用者参考。
【数据集背景】
肝细胞癌是常见的恶性肿瘤之一，可切除患者的术后复发风险是临床关注的重点。该数据集所对应的研究聚焦于高复发风险、可切除的 IB 期孤立性肝细胞癌人群，探索在新辅助治疗阶段采用 HAIC 或 Lenvatinib 联合 Sintilimab 的方案。其背景指向通过术前干预降低复发风险、改善治疗结局的研究方向，属于肝癌综合治疗与临床试验注册信息相结合的专题数据。
【数据内容】
数据集的主题标签为 Hepatocellular Carcinoma，内容围绕上述新辅助治疗研究的安全性与疗效评价展开。源站描述明确了研究条件为 Hepatocellular Carcinoma，并说明研究目的是评估 HAIC 或 Lenvatinib 联合 Sintilimab 作为高复发风险可切除 IB 期孤立性肝细胞癌新辅助治疗的安全性和有效性。除这些主题性描述外，具体字段、变量与记录结构源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息源。其来源站描述给出了研究条件与目的，本站据此归类为肿瘤 / 肝癌。除来源站与上述描述外，采集时间、更新频率、样本量等细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于肝癌尤其是肝细胞癌相关的研究与信息检索场景，可用于了解高复发风险可切除 IB 期孤立性肝细胞癌的新辅助治疗研究主题，以及 HAIC、Lenvatinib 与 Sintilimab 联合方案的安全性和有效性评价方向。也可作为肿瘤学临床试验信息整理、肝癌治疗策略综述的参考素材。具体分析用途需结合源站信息判断，源站未提供更细化的适用说明。
【使用方法】
使用时应以 clinicaltrials.gov 的原始注册信息为准，结合数据集英文名称与主题标签进行检索与引用。由于源站未提供字段说明与数据结构，具体使用方式源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册信息，内容以源站描述为准。其局限性在于：具体数据字段、样本规模、统计结果等源站未提供，使用者不应据此推断研究结论。质量评估所需的方法学细节源站未提供。
【引用与许可】
引用时应标注数据集英文名称及来源站 clinicaltrials.gov。许可与使用条款源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05621499
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
条件：肝细胞癌。评估HAIC或仑伐替尼联合信迪利单抗作为高复发风险可切除IB期孤立性肝细胞癌新辅助治疗的安全性和有效性
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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