塔拉妥单抗联合AB248治疗广泛期小细胞肺癌患者的研究（DeLLphi-311）
针对广泛期小细胞肺癌，评估tarlatamab联合AB248的安全性与耐受性是剂量探索和剂量扩展的主要目标；仅剂量探索的主要目标为确定AB248联合tarlatamab的推荐扩展剂量和/或最大耐受联合剂量（MTCD）（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
塔拉妥单抗联合AB248治疗广泛期小细胞肺癌患者的研究（DeLLphi-311）
针对广泛期小细胞肺癌，评估tarlatamab联合AB248的安全性与耐受性是剂量探索和剂量扩展的主要目标；仅剂量探索的主要目标为确定AB248联合tarlatamab的推荐扩展剂量和/或最大耐受联合剂量（MTCD）（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：广泛期小细胞肺癌。剂量探索和剂量扩展的主要目的是评估tarlatamab联合AB248的安全性和耐受性。仅剂量探索的主要目的是确定AB248联合tarlatamab的推荐扩展剂量和/或最大耐受联合剂量（MTCD）。
【主题与分类】
主题标签：Extensive Stage Small Cell Lung Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07037758
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07037758
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：广泛期小细胞肺癌。剂量探索和剂量扩展的主要目的是评估tarlatamab联合AB248的安全性和耐受性。仅剂量探索的主要目的是确定AB248联合tarlatamab的推荐扩展剂量和/或最大耐受联合剂量（MTCD）。
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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