治疗实体瘤的化疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为实体瘤化疗，覆盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、食管癌、头颈癌、肾癌、肺癌、卵巢癌等癌种
基本信息
资源简介
治疗实体瘤的化疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为实体瘤化疗，覆盖膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、食管癌、头颈癌、肾癌、肺癌、卵巢癌等癌种。研究评估 oblimersen（G3139）单用或联合 docetaxel 在表达 bcl-2 癌基因的晚期实体瘤患者中的安全性与血浆浓度特征，并确定血浆浓度曲线、最大耐受剂量和/或最佳生物学剂量，以及联合方案在去势抵抗或复发前列腺癌中的抗肿瘤效果。数据可用于治疗反应与剂量相关预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、食管癌、头颈癌、肾癌、肺癌、卵巢癌。目标：I. 评估 oblimersen（G3139）单用或与 docetaxel 联合用于表达 bcl-2 癌基因的晚期实体瘤患者的安全性和血浆浓度特征。II. 确定该治疗方案在这些患者中的血浆浓度特征、最大耐受剂量（MTD）和/或最佳生物学剂量（OBD）。III. 确定 G3139 在 MTD 或 OBD 时与 docetaxel 联合用于雄激素非依赖性、难治性或复发性前列腺癌患者的抗肿瘤效果。概要：这是一项 oblimersen（G3139）的剂量递增研究。I 期：患者在第 1-5 天接受 G3139 静脉注射，并在第 5 天接受 docetaxel 静脉注射。在没有……的情况下，治疗每 21 天重复一次，最多 6 个疗程。
【主题与分类】
主题标签：Bladder Cancer、Breast Cancer、Colorectal Cancer、Esophageal Cancer、Head and Neck Cancer、Kidney Cancer、Lung Cancer、Ovarian Cancer、Prostate Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003103
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003103
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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：膀胱癌、乳腺癌、结直肠癌、食管癌、头颈癌、肾癌、肺癌、卵巢癌。目的：I. 评估单独使用oblimersen（G3139）或与多西他赛联合使用在表达bcl-2癌基因的晚期实体瘤患者中的安全性和血浆浓度特征。II. 确定该治疗方案在这些患者中的血浆浓度特征、最大耐受剂量（MTD）和/或最佳生物剂量（OBD）。III. 确定G3139在MTD或OBD时与多西他赛联合使用对雄激素非依赖性、难治性或复发性前列腺癌患者的抗肿瘤效果。概述：这是一项oblimersen（G3139）的剂量递增研究。I期：患者在第1-5天接受G3139静脉注射，第5天接受多西他赛静脉注射。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下，每21天重复治疗，最多6个疗程。3-6名患者的队列接受递增剂量的G3139，直到确定最大耐受剂量（MTD）。MTD定义为3名患者中不超过2名或6名患者中不超过2名出现剂量限制性毒性的剂量。
第二阶段：患者接受G3139连续21天输注，剂量为最大耐受剂量（MTD）下一级，联合每周多西他赛治疗。若无疾病进展或不可接受的毒性反应，患者可继续接受最多2个疗程的治疗。随后每3个月随访一次，直至疾病进展。预计入组人数：本研究最多招募57名患者（第一阶段42名，第二阶段15名）。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
