联合化疗联合或不联合Bevacizumab治疗晚期、转移性或复发性非小细胞肺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期、转移性或复发性非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗研究。覆盖腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、复发性NSCLC、IIIB期及IV期NSCLC等亚型

基本信息
资源简介
联合化疗联合或不联合Bevacizumab治疗晚期、转移性或复发性非小细胞肺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期、转移性或复发性非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗研究。覆盖腺癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、复发性NSCLC、IIIB期及IV期NSCLC等亚型。研究比较卡铂联合紫杉醇方案加或不加Bevacizumab的疗效,II期评估毒性与生存、缓解率及至进展时间,III期评估总生存。可用于肺癌治疗反应与生存预测建模,以及非鳞状NSCLC化疗联合抗血管生成治疗的预后分析(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、复发性非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌、IV期非小细胞肺癌。主要目标:I. 评估接受卡铂联合紫杉醇+/-贝伐珠单抗治疗的晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学非小细胞肺癌(NSCLC)患者的毒性和生存。(II期)II. 评估接受卡铂联合紫杉醇+/-贝伐珠单抗治疗的晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学NSCLC患者的缓解率和至进展时间。(II期)III. 评估接受卡铂联合紫杉醇+/-贝伐珠单抗治疗的晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学NSCLC患者的总生存。(III期)IV. T
【主题与分类】
主题标签:Adenocarcinoma of the Lung、Bronchoalveolar Cell Lung Cancer、Large Cell Lung Cancer、Recurrent Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIIB Non-small Cell Lung Cancer、Stage IV 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/NCT00021060
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00021060
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- 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、复发性非小细胞肺癌、IIIB期非小细胞肺癌、IV期非小细胞肺癌。主要目标:I. 评估晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学类型的非小细胞肺癌(NSCLC)患者接受卡铂联合紫杉醇±贝伐珠单抗治疗后的毒性和生存情况。(II期)II. 评估晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学类型的NSCLC患者接受卡铂联合紫杉醇±贝伐珠单抗治疗后的缓解率和至进展时间。(II期)III. 评估晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学类型的NSCLC患者接受卡铂联合紫杉醇±贝伐珠单抗治疗后的总生存期。(III期)IV. 评估晚期或转移性(IIIB期伴胸腔积液/IV期)、非鳞状组织学类型的NSCLC患者接受卡铂联合紫杉醇±贝伐珠单抗治疗后的缓解率、至进展时间和毒性。(III期)次要目标:I.
确定治疗前血浆VEGF水平是否能预测对卡铂-紫杉醇联合或不联合抗VEGF单克隆抗体(MAb)化疗的反应。II. 确定治疗前血浆VEGF在晚期NSCLC中是否具有预后价值。III. 确定反映化疗或抗VEGF诱导的内皮损伤的内皮细胞特异性蛋白(VCAM、E-选择素)血浆水平升高是否可作为评估对卡铂/紫杉醇+/-抗VEGF治疗反应的有用标志物。IV. 确定治疗前和治疗后碱性成纤维细胞生长因子(bFGF)血浆水平是否具有预后价值或可预测治疗反应。大纲:这是一项随机研究。患者根据可测量疾病(是vs否)、既往放疗(是vs否)、体重减轻(低于5% vs 5%或以上)和疾病分期(IIIB vs IV vs 复发)进行分层。患者被随机分配到2个治疗组中的1组。第I组:患者接受紫杉醇IV输注3小时,随后卡铂IV输注15-30分钟
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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