Surufatinib联合Tislelizumab治疗晚期实体瘤研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04579757

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；
3. 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。

数据说明

条件：转移性实体瘤、结直肠癌、神经内分泌肿瘤、小细胞肺癌、胃癌、软组织肉瘤、未分化甲状腺癌。这项关于苏凡替尼联合替雷利珠单抗的开放标签Ib/II期研究，将评估其在晚期实体瘤患者中的安全性、耐受性、药代动力学和疗效。研究包括两部分——剂量探索（第1部分）和剂量扩展（第2部分）。第1部分旨在确定苏凡替尼联合替雷利珠单抗在标准治疗期间进展或不耐受的晚期或转移性实体瘤患者中的推荐II期剂量（RP2D）和/或最大耐受剂量（MTD）。第2部分将采用开放标签、多队列设计，评估苏凡替尼联合替雷利珠单抗在特定类型晚期或转移性实体瘤患者中的抗肿瘤活性。患者将接受本研究第1部分确定的RP2D。

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。