Temsirolimus 联合 Bevacizumab 治疗晚期子宫内膜癌、卵巢癌、肝癌、类癌或胰岛细胞癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 Temsirolimus 与 Bevacizumab 联合治疗晚期子宫内膜癌、卵巢癌、肝细胞癌、类癌或胰岛细胞癌的临床研究
基本信息
资源简介
Temsirolimus 联合 Bevacizumab 治疗晚期子宫内膜癌、卵巢癌、肝癌、类癌或胰岛细胞癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 Temsirolimus 与 Bevacizumab 联合治疗晚期子宫内膜癌、卵巢癌、肝细胞癌、类癌或胰岛细胞癌的临床研究。覆盖成人肝细胞癌、晚期成人肝细胞癌、子宫内膜浆液性腺癌、局部不可切除成人肝癌、肺类癌瘤及多种恶性胰腺内分泌肿瘤等病种。主要目标为评估 6 个月时的缓解率与无进展生存期，并确定联合方案的毒性；次要目标为采集血液与肿瘤标本供未来分析。可用于肿瘤治疗反应与安全性预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：成人肝细胞癌、晚期成人肝细胞癌、子宫内膜浆液性腺癌、局部不可切除成人肝癌、肺类癌瘤、恶性胰腺胃泌素瘤、恶性胰腺胰高血糖素瘤、恶性胰腺胰岛素瘤。主要目标：I. 确定子宫内膜癌、卵巢癌、肝细胞癌、类癌或胰岛细胞癌患者 6 个月时的缓解率和无进展生存期。II. 确定 temsirolimus 与 bevacizumab 联合方案在子宫内膜癌、卵巢癌、肝细胞癌、类癌或胰岛细胞癌患者中的毒性。次要目标：I. 从所有入组试验的患者中采集血液和肿瘤标本，用于可能的未来分析。大纲：患者在第 1、8、15 和 22 天静脉注射（IV）temsirolimus，并静脉注射 bevacizumab 超过
【主题与分类】
主题标签：Adult Hepatocellular Carcinoma、Advanced Adult Hepatocellular Carcinoma、Endometrial Serous Adenocarcinoma、Lung Carcinoid Tumor、Malignant Pancreatic Gastrinoma、Malignant Pancreatic Glucagonoma、Malignant Pancreatic Insulinoma、Malignant Pancreatic Somatostatinoma、Ovarian Carcinosarcoma、Ovarian Endometrioid Adenocarcinoma。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01010126
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01010126
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- 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：成人肝细胞癌、晚期成人肝细胞癌、子宫内膜浆液性腺癌、局部不可切除的成人肝癌、肺类癌瘤、恶性胰腺胃泌素瘤、恶性胰腺胰高血糖素瘤、恶性胰腺胰岛素瘤。主要目标：I. 确定子宫内膜癌、卵巢癌、肝细胞癌、类癌或胰岛细胞癌患者的缓解率和6个月无进展生存期。II. 确定替西罗莫司和贝伐珠单抗联合治疗在子宫内膜癌、卵巢癌、肝细胞癌、类癌或胰岛细胞癌患者中的毒性。次要目标：I. 从所有入组试验的患者中收集血液和肿瘤标本，以供未来可能的分析。大纲：患者在第1、8、15和22天接受替西罗莫司静脉注射（IV），并在第1和15天接受贝伐珠单抗静脉注射，持续30-90分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每28天重复疗程。研究治疗完成后，对患者进行为期3年的随访。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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