非干预性研究评估TDC在转移性非鳞状非小细胞肺癌伴高危基因变异患者中的疗效

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06494540

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • 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。

数据说明

疾病：非鳞状转移性非小细胞肺癌。这项在德国开展的前瞻性、多中心、非干预性研究（NIS）旨在收集非鳞状（NSQ）转移性非小细胞肺癌（mNSCLC）患者的真实世界数据（包括经治医师认为类似NSCLC的大细胞神经内分泌癌（LCNEC）），这些患者计划根据上市许可启动tremelimumab和durvalumab联合铂类化疗（TDC）的一线治疗。该研究旨在描述在常规临床实践中，KRAS（Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物）、STK11（丝氨酸/苏氨酸激酶11）、KEAP1（Kelch样ECH相关蛋白1）和TP53（肿瘤蛋白p53）突变以及甲状腺转录因子1（TTF-1）和程序性死亡配体1（PD-L1）表达方面的有效性。所生成的数据旨在加深对具有高度医疗需求的特定亚组中NSQ mNSCLC最佳生物标志物指导治疗策略的理解。

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。