一项关于Calderasib（MK-1084）联合帕博利珠单抗（MK-3475）治疗KRAS G12C突变且程序性死亡配体1（PD-L1）肿瘤比例评分（TPS）≥50%的非小细胞肺癌（NSCLC）参与者的研究（MK-1084-004/KANDLELIT-004）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06345729

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：非小细胞肺癌。这是一项评估calderasib联合帕博利珠单抗作为一线治疗在携带Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物G12C（KRAS G12C）突变且程序性细胞死亡配体1（PD-L1）肿瘤比例评分（TPS）≥50%的局部晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）受试者中的疗效和安全性的研究。研究有两个主要假设：假设1：根据盲态独立中心审查（BICR）依据实体瘤疗效评价标准第1.1版（RECIST 1.1）评估的无进展生存期（PFS），calderasib联合帕博利珠单抗优于安慰剂联合帕博利珠单抗。假设2：calderasib联合帕博利珠单抗在总生存期（OS）方面优于安慰剂联合帕博利珠单抗。

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。