KB-GDT-01联合低剂量放疗治疗局部晚期或转移性NSCLC或伴骨转移实体瘤的安全性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06069570

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

适应症：癌、非小细胞肺癌、实体瘤骨转移。在本临床试验（即“研究”）中，患有局部晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）或伴有骨转移的实体瘤的参与者将接受KB-GDT-01，这是一种同种异体（来自健康供体的细胞）γδ T细胞产品。所有参与者将通过静脉输注接受KB-GDT-01联合放疗。在获知研究及其潜在风险后，在28天的筛选期内，所有签署知情同意书的参与者将接受实验室检查、评估、肿瘤扫描和肿瘤活检。在剂量限制性毒性期间，将监测细胞因子释放综合征症状及其他潜在不良事件。本研究将分为2个部分进行，每个部分的访视次数相同。在第1部分剂量递增中，研究将尝试确定不良事件（AE）发生率最低的最佳剂量，并尝试确定KB-GDT-01是否有效（有效性）。在第2部分剂量扩展中，将进一步研究最佳剂量的AE和有效性。

本研究第1部分最多纳入36名参与者，第2部分最多再纳入21名参与者。研究药物方案的总治疗期将在31天内完成。随后，参与者将在30天的短期随访期内到诊所访视，之后还有最长12个月的长期随访期。

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。