贝伐珠单抗、紫杉醇、卡铂联合胸部放疗治疗局部晚期非小细胞肺癌

该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期非小细胞肺癌的开放标签多中心临床研究。研究评估贝伐珠单抗、紫杉醇、卡铂联合胸部放疗方案的可实施性、毒性及临床反应,并分析循环中 angiopoietin-2 与血管内皮生长因子受体-2 水平同临床反应的相关性

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
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其他预测Adenocarcinoma of the LungBronchoalveolar Cell Lung CancerLarge Cell Lung CancerStage II Non-small Cell Lung CancerStage IIIA Non-small Cell Lung CancerStage IIIB Non-small Cell Lung Cancer
Bevacizumab, Paclitaxel, Carboplatin, and Radiation Therapy to the Chest in Treating Patients With Locally Advanced Non-Small Cell Lung Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

贝伐珠单抗、紫杉醇、卡铂联合胸部放疗治疗局部晚期非小细胞肺癌

该数据集源自 clinicaltrials.gov,聚焦局部晚期非小细胞肺癌的开放标签多中心临床研究。研究评估贝伐珠单抗、紫杉醇、卡铂联合胸部放疗方案的可实施性、毒性及临床反应,并分析循环中 angiopoietin-2 与血管内皮生长因子受体-2 水平同临床反应的相关性。数据覆盖肺腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌及 II、IIIA、IIIB 期非小细胞肺癌,可用于治疗方案可行性、毒性预测及生物标志物与疗效关联建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肺腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、II 期非小细胞肺癌、IIIA 期非小细胞肺癌、IIIB 期非小细胞肺癌。主要目标:I. 评估在局部晚期非小细胞肺癌患者中给予贝伐珠单抗、紫杉醇、卡铂和胸部放疗的可行性。II. 描述该治疗方案的毒性特征。III. 评估对该治疗方案的临床反应。IV. 将循环中 angiopoietin-2 和血管内皮生长因子受体-2 的水平与该治疗方案的临床反应相关联。概述:这是一项开放标签、多中心研究。诱导治疗。患者在第 1、8、15、22、29、36 和 43 天接受紫杉醇静脉注射超过 1 小时和卡铂静脉注射超过 30-60 分钟,并在第

【主题与分类】

主题标签:Adenocarcinoma of the Lung、Bronchoalveolar Cell Lung Cancer、Large Cell Lung Cancer、Stage II Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIIA Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIIB Non-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/NCT00369551

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数据说明

疾病:肺腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、II期非小细胞肺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌。主要目标:I. 评估在局部晚期非小细胞肺癌患者中给予贝伐珠单抗、紫杉醇、卡铂及胸部放疗的可行性。II. 描述该治疗方案的毒性特征。III. 评估该治疗方案的临床反应。IV. 将循环中血管生成素-2和血管内皮生长因子受体-2的水平与对该治疗方案的临床反应相关联。大纲:这是一项开放标签、多中心研究。诱导治疗。患者在第1、8、15、22、29、36和43天接受紫杉醇静脉注射,持续1小时以上,卡铂静脉注射,持续30-60分钟以上,以及在第1、15、29和43天接受贝伐珠单抗静脉注射,持续30-90分钟以上。患者还从第1天开始,每周接受5天胸部放疗,持续7周。

巩固治疗:在完成放化疗后4-5周开始,患者接受紫杉醇静脉注射,持续1小时,随后卡铂静脉注射,持续1小时,接着贝伐单抗静脉注射,持续30分钟。若无疾病进展或不可接受的毒性反应,治疗每21天重复一次,共3个疗程。研究完成后,对患者进行为期36个月的定期随访。预计招募人数:本研究预计招募40名患者。

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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