联合化疗、放疗与吉非替尼治疗III期非小细胞肺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于不可手术的III期非小细胞肺癌患者,涵盖肺腺癌、腺鳞癌、细支气管肺泡癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌及IIIA/IIIB期非小细胞肺癌等亚型

基本信息
资源简介
联合化疗、放疗与吉非替尼治疗III期非小细胞肺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于不可手术的III期非小细胞肺癌患者,涵盖肺腺癌、腺鳞癌、细支气管肺泡癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌及IIIA/IIIB期非小细胞肺癌等亚型。研究旨在评估ZD1839(吉非替尼)每日250mg口服与放疗同步,以及在紫杉醇、卡铂和ZD1839诱导治疗后联合紫杉醇、卡铂和放疗的耐受性,针对体能状态为2或0-1但风险较差的患者。数据可用于分析联合治疗方案的安全性及耐受性预测(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、腺鳞状细胞肺癌、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。主要目标:I. 确定在不可手术的III期非小细胞肺癌且常见毒性标准(CTC)体能状态为2或风险较差的体能状态为0-1的患者中,每日口服250 mg ZD1839(吉非替尼)与放疗同步给药,在由紫杉醇、卡铂和ZD1839组成的诱导治疗后,是否可耐受。II. 确定在不可手术的III期非小细胞肺癌患者中,每日口服250 mg ZD1839与紫杉醇、卡铂和放疗同步给药,在由紫杉醇、卡铂和ZD1839组成的诱导治疗后,是否
【主题与分类】
主题标签:Adenocarcinoma of the Lung、Adenosquamous Cell Lung Cancer、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/NCT00040794
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00040794
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:肺腺癌、肺腺鳞癌、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。主要目标:I. 确定对于无法手术的III期非小细胞肺癌患者,且根据常见毒性标准(CTC)体能状态评分为2或风险较差的体能状态评分为0-1的患者,在诱导治疗(包括紫杉醇、卡铂和ZD1839)后,每日口服250毫克ZD1839(吉非替尼)与放疗同时进行的耐受性。II. 确定对于无法手术的III期非小细胞肺癌患者,且CTC体能状态评分为0-1的患者,在诱导治疗(包括紫杉醇、卡铂和ZD1839)后,每日口服250毫克ZD1839与紫杉醇、卡铂和放疗同时进行的耐受性。III.
确定在CTC体能状态为2或风险较差的体能状态为0-1且无法手术的III期非小细胞肺癌患者中,采用每日ZD1839诱导化疗、同步放疗及每日ZD1839、放疗后单药每日ZD1839治疗后的总缓解率、无失败生存期和生存期。IV. 确定在CTC体能状态为0-1且无法手术的III期非小细胞肺癌患者中,采用诱导化疗及每日ZD1839、同步放化疗及每日ZD1839、放疗后单药每日ZD1839治疗后的总缓解率、无失败生存期和生存期。V. 确定治疗前通过定量聚合酶链反应(PCR)或直接酶联免疫吸附测定(ELISA)检测到的循环表皮生长因子受体(EGFR)水平升高是否能预测对EGFR抑制剂治疗的反应。大纲:所有患者均接受诱导治疗,包括第1天紫杉醇静脉注射超过3小时,随后卡铂静脉注射超过30分钟。治疗每21天重复一次,共2个疗程。
随后,患者根据其被分配的分层接受治疗。STR
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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