评估免疫治疗联合方案在晚期恶性肿瘤受试者中的安全性与耐受性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03629756

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

疾病类型：非小细胞肺癌、头颈部鳞状细胞癌、乳腺癌、结直肠癌、黑色素瘤、膀胱癌、卵巢癌、子宫内膜癌。在剂量递增阶段，将评估etrumadenant与zimberelimab联合用药在晚期恶性肿瘤受试者中的递增剂量。符合条件的受试者将接受etrumadenant口服给药以及zimberelimab静脉输注。etrumadenant的推荐II期剂量（RP2D）将在剂量递增阶段完成后确定。在剂量扩展阶段，可能评估etrumadenant以RP2D与zimberelimab联合用药在晚期透明细胞肾细胞癌（RCC）或转移性去势抵抗性前列腺腺癌（mCRPC）受试者中的效果。总治疗持续时间将取决于治疗的耐受程度。治疗可能持续至出现不可接受的毒性、疾病进展或方案中规定的其他原因。

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。