多西他赛联合顺铂加或不加Dimesna治疗IIIB或IV期非小细胞肺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肿瘤/肺癌,研究多西他赛联合顺铂加或不加Dimesna治疗IIIB或IV期非小细胞肺癌

基本信息
资源简介
多西他赛联合顺铂加或不加Dimesna治疗IIIB或IV期非小细胞肺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为肿瘤/肺癌,研究多西他赛联合顺铂加或不加Dimesna治疗IIIB或IV期非小细胞肺癌。数据覆盖贫血、组织/器官药物毒性、肺癌、中性粒细胞减少等条件,主要比较周围神经病变发生率与严重程度、方案可行性(发热性中性粒细胞减少与治疗延迟)、客观缓解率,次要比较生存与无失败生存、毒性谱及顺铂肾毒性。可用于肺癌化疗方案疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:贫血、组织/器官药物毒性、肺癌、中性粒细胞减少。目的:主要 比较接受多西他赛联合顺铂加或不加Dimesna治疗的IIIB或IV期非小细胞肺癌患者周围神经病变的发生率和严重程度。 比较这些方案在这些患者中的可行性,以发热性中性粒细胞减少和治疗延迟为指标。 比较接受这些方案治疗患者的客观缓解率。次要 比较接受这些方案治疗患者的生存期和无失败生存期。 比较这些方案在这些患者中的毒性特征。 比较接受这些方案治疗患者顺铂诱导的肾毒性的发生率和严重程度。概要:这是一项随机、多中心研究。患者被随机分配到2个治疗组之一。 第I组:患者接受多西他
【主题与分类】
主题标签:Anemia、Drug/Agent Toxicity by Tissue/Organ、Lung Cancer、Neutropenia。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00077311
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/NCT00077311
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:贫血、药物/制剂对组织/器官的毒性、肺癌、中性粒细胞减少症。目的:主要* 比较接受多西他赛和顺铂联合或不联合地美司钠治疗的IIIB期或IV期非小细胞肺癌患者周围神经病变的发生率和严重程度。* 比较这些方案在这些患者中的可行性,以发热性中性粒细胞减少症和治疗延迟为指标。* 比较接受这些方案治疗患者的客观缓解率。次要* 比较接受这些方案治疗患者的生存期和无失败生存期。* 比较这些方案在这些患者中的毒性特征。* 比较接受这些方案治疗患者中顺铂诱导的肾毒性的发生率和严重程度。概述:这是一项随机、多中心研究。患者被随机分配到2个治疗组之一。* 第一组*:患者在第1天接受多西他赛静脉注射,持续1小时,顺铂静脉注射,持续1小时,并在第2天接受聚乙二醇非格司亭皮下注射(SC)。* 第二组*:患者接受与第一组相同的多西他赛、顺铂和聚乙二醇非格司亭,并在第1天接受地美司钠静脉注射,持续30分钟。
注意:*两组均在每疗程第1天皮下注射达依泊汀α,用于血红蛋白≤11 g/dL时。两组均在无疾病进展或不可接受的毒性反应的情况下,每2周重复治疗,共6个疗程。患者随访期为1年内每3个月一次,随后2年内每6个月一次。
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。




