Motexafin Gadolinium联合Doxorubicin治疗晚期癌症患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Motexafin Gadolinium联合Doxorubicin治疗晚期恶性肿瘤的剂量递增、多中心临床试验

基本信息
资源简介
Motexafin Gadolinium联合Doxorubicin治疗晚期癌症患者
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项关于Motexafin Gadolinium联合Doxorubicin治疗晚期恶性肿瘤的剂量递增、多中心临床试验。覆盖乳腺癌、慢性骨髓增殖性疾病、结直肠癌、头颈癌、白血病、肺癌、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤等病种。研究目标包括确定最大耐受剂量、剂量限制性毒性、安全性与耐受性、药代动力学及肿瘤反应。数据可用于抗肿瘤联合用药的剂量探索、毒性预测及疗效评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、慢性骨髓增殖性疾病、结直肠癌、头颈癌、白血病、肺癌、淋巴瘤、多发性骨髓瘤与浆细胞肿瘤。目标: 确定Motexafin Gadolinium与Doxorubicin在晚期恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。 确定该方案在这些患者中的剂量限制性毒性。 确定该方案在这些患者中的安全性与耐受性。 确定该方案在这些患者中的药代动力学。 评估接受该方案治疗患者的肿瘤反应。概述:这是一项剂量递增、多中心研究。患者被分配到2组中的1组。A组: 第1疗程:患者在第1、8、9和10天接受30分钟静脉注射Motexafin Gadolinium,并在第8天接受15分钟静脉注射Doxorubicin。* 第2疗程:第1疗程开始后28天,患者
【主题与分类】
主题标签:Breast Cancer、Chronic Myeloproliferative Disorders、Colorectal Cancer、Head and Neck Cancer、Leukemia、Lung Cancer、Lymphoma、Prostate Cancer、Small Intestine Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00036790
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00036790
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:乳腺癌、慢性骨髓增殖性疾病、结直肠癌、头颈癌、白血病、肺癌、淋巴瘤、多发性骨髓瘤及浆细胞肿瘤。目的:* 确定莫特沙芬钆和多柔比星在晚期恶性肿瘤患者中的最大耐受剂量。* 确定此方案在这些患者中的剂量限制性毒性。* 确定此方案在这些患者中的安全性和耐受性。* 确定此方案在这些患者中的药代动力学。* 评估接受此方案治疗的患者的肿瘤反应。大纲:这是一项剂量递增的多中心研究。患者被分配到2组中的1组。A组:* 第1疗程:患者在第1、8、9和10天接受30分钟静脉注射莫特沙芬钆,并在第8天接受15分钟静脉注射多柔比星。* 第2疗程:第1疗程开始后28天,患者接受15分钟静脉注射多柔比星。* 第3-6疗程:第2疗程开始后21天,患者在第1天接受15分钟静脉注射多柔比星,并在第1-3天接受30分钟静脉注射莫特沙芬钆。治疗每21天重复一次。
B组:* 第1疗程:第1天,患者接受motexafin gadolinium静脉注射,持续30分钟;第8天,接受多柔比星静脉注射,持续15分钟。* 第2疗程:第1疗程开始后28天,患者在第1天接受多柔比星静脉注射,持续15分钟;第1-3天接受motexafin gadolinium静脉注射,持续30分钟。* 第3-6疗程:第2疗程开始后21天,患者按照A组方案接受多柔比星和motexafin gadolinium治疗。两组治疗均持续至最多6个疗程,除非出现疾病进展、不可接受的毒性反应,或累积多柔比星剂量达到450 mg/m^2。3-6名患者组成的队列接受递增剂量的多柔比星和motexafin gadolinium,直至确定最大耐受剂量(MTD)。MTD定义为3名患者中不超过0名或6名患者中不超过1名出现剂量限制性毒性的最高剂量。患者在1个月和2个月时进行随访。预计入组人数:本研究预计共入组3-48名患者。
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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