联合化疗与Bevacizumab治疗晚期神经内分泌肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期神经内分泌肿瘤的联合化疗与Bevacizumab治疗研究。覆盖胃肠道类癌瘤、胰岛细胞瘤、肺癌、肿瘤综合征及神经内分泌肿瘤等病种

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
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其他预测Gastrointestinal Carcinoid TumorIslet Cell TumorLung CancerNeoplastic SyndromeNeuroendocrine Tumor
Combination Chemotherapy and Bevacizumab in Treating Patients With Advanced Neuroendocrine Tumors

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

联合化疗与Bevacizumab治疗晚期神经内分泌肿瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期神经内分泌肿瘤的联合化疗与Bevacizumab治疗研究。覆盖胃肠道类癌瘤、胰岛细胞瘤、肺癌、肿瘤综合征及神经内分泌肿瘤等病种。研究为开放标签试点试验,按肿瘤类型分层,受试者接受oxaliplatin、leucovorin calcium与fluorouracil(FOLFOX)联合bevacizumab方案。主要目标为评估该方案的安全性与最佳总体缓解率,次要目标包括总生存期、治疗失败与进展时间及生化标志物反应。可用于肿瘤治疗反应与预后相关建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃肠道类癌瘤、胰岛细胞瘤、肺癌、肿瘤综合征、神经内分泌肿瘤。目标:主要 确定fluorouracil、leucovorin calcium和oxaliplatin(FOLFOX)联合bevacizumab在晚期神经内分泌肿瘤患者中的安全性。 确定接受该方案治疗患者的最佳总体缓解率。次要 确定接受该方案治疗患者的总生存期。 确定接受该方案治疗患者的治疗失败时间和进展时间。* 确定接受该方案治疗患者的生化标志物反应。概述:这是一项开放标签试点研究。患者按肿瘤类型(类癌 vs 胰岛细胞 vs 低分化神经内分泌)分层。患者在第1天接受oxaliplatin IV 2小时以上和leucovorin calcium IV 2小时以上,以及fluorour

【主题与分类】

主题标签:Gastrointestinal Carcinoid Tumor、Islet Cell Tumor、Lung Cancer、Neoplastic Syndrome、Neuroendocrine Tumor。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00227617

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    • 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:胃肠道类癌瘤、胰岛细胞瘤、肺癌、肿瘤综合征、神经内分泌肿瘤。目的:主要* 确定氟尿嘧啶、亚叶酸钙和奥沙利铂(FOLFOX)联合贝伐珠单抗在晚期神经内分泌肿瘤患者中的安全性。* 确定接受此方案治疗的患者的最佳总体缓解率。次要* 确定接受此方案治疗的患者的总生存期。* 确定接受此方案治疗的患者至治疗失败时间和进展时间。* 确定接受此方案治疗的患者的生化标志物反应。大纲:这是一项开放标签的初步研究。患者根据肿瘤类型(类癌 vs 胰岛细胞 vs 低分化神经内分泌)进行分层。患者在第1天接受奥沙利铂静脉注射,持续2小时,亚叶酸钙静脉注射,持续2小时,以及从第1天开始持续46-48小时的氟尿嘧啶静脉注射。患者还在第1天接受贝伐珠单抗静脉注射,持续30-90分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,治疗每14天重复一次,最多26个疗程。

研究治疗完成后,每3个月对患者进行随访。预计入组人数:本研究预计共入组39-102名患者(每层13-34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

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