吉非替尼治疗完全手术切除的IB、II或IIIA期非小细胞肺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于完全手术切除的IB、II或IIIA期非小细胞肺癌（NSCLC）患者，比较每日口服吉非替尼（ZD1839/IRESSA）两年辅助治疗与安慰剂的疗效
基本信息
资源简介
吉非替尼治疗完全手术切除的IB、II或IIIA期非小细胞肺癌患者
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦于完全手术切除的IB、II或IIIA期非小细胞肺癌（NSCLC）患者，比较每日口服吉非替尼（ZD1839/IRESSA）两年辅助治疗与安慰剂的疗效。主要目标是评估总生存期，次要目标包括无病生存期比较，以及确认原发肿瘤中EGFR表达、磷酸化和突变的预后意义。数据覆盖多种肺癌亚型，如腺癌、腺鳞癌、细支气管肺泡癌、大细胞肺癌和鳞状细胞癌，可用于肺癌辅助治疗预后预测研究（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、腺鳞癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、鳞状细胞肺癌、IB期非小细胞肺癌、IIA期非小细胞肺癌、IIB期非小细胞肺癌。主要目标：I. 与安慰剂相比，评估每日口服ZD1839（IRESSA）（吉非替尼）两年辅助治疗对完全切除（T1N1-2、T2N0-2、T3N0-2）非小细胞肺癌（NSCLC）患者总生存期的影响。次要目标：I. 比较安慰剂组与ZD1839（IRESSA）组的无病生存期。II. 确认原发肿瘤中表皮生长因子受体（EGFR）表达、磷酸化和突变（当存在时）的预后意义。III. 评估原发肿瘤中EGFR表达、磷酸化和突变的能力
【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 IB Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIA Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIB Non-small Cell Lung Cancer、Stage IIIA 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/NCT00049543
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00049543
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- 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：肺腺癌、肺腺鳞癌、细支气管肺泡细胞肺癌、大细胞肺癌、肺鳞状细胞癌、IB期非小细胞肺癌、IIA期非小细胞肺癌、IIB期非小细胞肺癌。主要目标：I. 与安慰剂相比，评估每日口服ZD1839（IRESSA）（吉非替尼）两年辅助治疗对完全切除（T1N1-2、T2N0-2、T3N0-2）非小细胞肺癌（NSCLC）患者总生存期的影响。次要目标：I. 比较安慰剂组与ZD1839（IRESSA）组的无病生存期。II. 确认原发肿瘤中表皮生长因子受体（EGFR）表达、磷酸化及突变（如存在）的预后意义。III. 评估原发肿瘤中EGFR表达、磷酸化及突变预测ZD1839（IRESSA）对生存相对影响的能力。IV. 建立与临床数据库关联的综合性肿瘤库，用于切除后NSCLC分子标志物的进一步研究。V. 进一步评估与ZD1839（IRESSA）相关的毒性。
大纲：患者被随机分配到2个治疗组中的1个。第一组：患者口服吉非替尼，每日一次，持续2年，直至疾病进展或出现不可接受的毒性。第二组：患者口服安慰剂，每日一次，持续2年，直至疾病进展或出现不可接受的毒性。完成研究治疗后，患者每3个月随访一次，持续6个月，然后每6个月随访一次，持续3年，此后每年随访一次。
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
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