在PD-L1阴性晚期非小细胞肺癌患者常规治疗(免疫治疗联合或不联合化疗)基础上加用放疗的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PD-L1肿瘤比例评分小于1%的晚期非小细胞肺癌患者,涵盖肺腺癌、肺腺鳞癌及非小细胞肺癌等类型,涉及AJCC v8 IIIB、IIIC和IV期

基本信息
资源简介
在PD-L1阴性晚期非小细胞肺癌患者常规治疗(免疫治疗联合或不联合化疗)基础上加用放疗的试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦PD-L1肿瘤比例评分小于1%的晚期非小细胞肺癌患者,涵盖肺腺癌、肺腺鳞癌及非小细胞肺癌等类型,涉及AJCC v8 IIIB、IIIC和IV期。数据围绕在常规免疫治疗联合或不联合化疗基础上加用放疗的临床试验,主要评估放疗对无进展生存期和总生存期的影响,并比较不良事件、RECIST标准下的无进展生存期及客观缓解率等指标,可用于肺癌治疗方案的疗效与安全性预测研究(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、肺腺鳞癌、肺非小细胞癌、AJCC v8 IIIB期肺癌、AJCC v8 IIIC期肺癌、AJCC v8 IV期肺癌。主要目的:I. 评估放疗是否能改善接受免疫治疗联合或不联合化疗的PD-L1肿瘤比例评分(TPS)< 1%的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的无进展生存期(PFS,II期部分)和总生存期(OS,III期部分)。次要目的:I. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版,估计并比较各组间>= 3-4级和所有级别不良事件的发生率。II. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST),总结并比较各组间的无进展生存期(PFS)。III. 确定并比较客观缓解率(ORR)
【主题与分类】
主题标签:Lung Adenocarcinoma、Lung Adenosquamous Carcinoma、Lung Non-Small Cell Carcinoma、Stage IIIB Lung Cancer AJCC v8、Stage IIIC Lung Cancer AJCC v8、Stage IV Lung Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04929041
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:肺腺癌、肺腺鳞癌、肺非小细胞癌、AJCC第8版IIIB期肺癌、AJCC第8版IIIC期肺癌、AJCC第8版IV期肺癌。主要目标:I. 评估放疗是否能改善接受免疫治疗联合或不联合化疗的PD-L1肿瘤比例评分(TPS)<1%的晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的无进展生存期(PFS,II期部分)和总生存期(OS,III期部分)。次要目标:I. 根据不良事件通用术语标准(CTCAE)第5.0版,估计并比较两组间≥3-4级及所有级别不良事件的发生率。II. 根据实体瘤疗效评价标准(RECIST),总结并比较两组间的无进展生存期(PFS)。III. 根据RECIST,确定并比较两组间的客观缓解率(ORR)(包括照射部位和未照射部位)。生活质量(QOL)目标:I. 评估两种治疗组中与健康相关的生活质量。相关科学目标:I. 评估两组间外周免疫微环境的变化。
大纲:患者被随机分配到2个组中的1个。A组:患者在第1天和第22天接受纳武利尤单抗静脉注射(IV),输注时间超过30分钟,并在每个周期的第1天接受伊匹木单抗IV,输注时间超过30分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每6周重复一次,持续24个月,或者患者可以接受标准治疗的全身免疫治疗。患者在整个试验期间还接受磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)或正电子发射断层扫描(PET)。患者在研究期间可能接受血液样本采集和组织活检,以及在筛查期间接受超声心动图(ECHO)。B组:患者在第1天和第22天接受纳武利尤单抗IV,输注时间超过30分钟,并在每个周期的第1天接受伊匹木单抗IV,输注时间超过30分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,周期每6周重复一次,持续24个月,或者患者可以接受标准治疗的全身免疫治疗。患者还每隔一天接受3次放射治疗
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




