吉非替尼联合或不联合放化疗治疗不可手术切除的III期非小细胞肺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦不可手术切除的III期非小细胞肺癌（NSCLC），涵盖腺癌、细支气管肺泡细胞癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌及IIIA/IIIB期等亚型
基本信息
资源简介
吉非替尼联合或不联合放化疗治疗不可手术切除的III期非小细胞肺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦不可手术切除的III期非小细胞肺癌（NSCLC），涵盖腺癌、细支气管肺泡细胞癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌及IIIA/IIIB期等亚型。研究为随机双盲多中心试验，比较诱导化疗（顺铂/依托泊苷）联合放疗及巩固多西他赛之后，使用ZD1839（吉非替尼）维持治疗与安慰剂的疗效，主要评估总生存期和无进展生存期，并描述长期用药毒性，同时采集样本用于相关性研究。数据可用于肺癌治疗反应与生存预测建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肺腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌。目的：I. 评估在诱导顺铂/依托泊苷/放疗加巩固多西他赛之后，与安慰剂相比，使用ZD1839维持治疗是否改善不可切除的III期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存期和无进展生存期。II. 描述长期给予ZD1839的毒性特征。III. 获取样本用于相关性研究。概要：这是一项随机、双盲、多中心研究。患者按体能状态（0 vs 1）、分期（IIIA期 vs IIIB期）、病灶可测量性（可测量 vs 不可测量）和组织学亚型（鳞状 vs 非鳞状）进行分层。患者
【主题与分类】
主题标签：Adenocarcinoma of the Lung、Bronchoalveolar Cell Lung Cancer、Large Cell Lung Cancer、Squamous 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/NCT00020709
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00020709
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- 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
疾病类型：肺腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌、IIIA期非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌。目的：I. 评估在顺铂/依托泊苷/放疗诱导治疗后，继以多西他赛巩固治疗，随后采用ZD1839与安慰剂进行维持治疗，是否能改善不可切除的III期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存期和无进展生存期。II. 描述长期给予ZD1839的毒性特征。III. 获取用于相关性研究的样本。方案概述：这是一项随机、双盲、多中心研究。患者根据体能状态（0 vs 1）、分期（IIIA期 vs IIIB期）、病灶可测量性（可测量 vs 不可测量）以及组织学亚型（鳞状 vs 非鳞状）进行分层。患者接受诱导治疗，包括第1、8、29和36天静脉滴注顺铂1小时，以及第1-5天和第29-33天静脉滴注依托泊苷1小时。
在开始化疗后24小时内，患者接受同步诱导放疗，每周5天，持续5周，随后进行加强放疗，每周5天，持续1.5周。在放化疗完成后约4-8周，病情稳定或有响应的患者接受巩固治疗，包括第1天静脉注射多西他赛超过1小时。治疗每21天重复一次，共3个疗程。病情稳定或有响应的患者随机分配到两个治疗组之一进行维持治疗。患者在完成巩固治疗后约4-7周开始维持治疗。组I：患者每日口服吉非替尼。组II：患者每日口服安慰剂。两组中，维持治疗在无疾病进展或不可接受的毒性情况下持续最长5年。患者每6个月随访一次，持续5年，之后每年随访一次，持续5年。
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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