Sigvotatug Vedotin联合Pembrolizumab在PD-L1高表达非小细胞肺癌患者中的作用研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06758401

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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：非小细胞肺癌、非小细胞肺癌（Carcinoma, Non-Small-Cell Lung）、非小细胞肺癌（NSCLC）。本研究的目的是在PD-L1高表达的非小细胞肺癌（NSCLC）患者中，比较新型联合治疗（Sigvotatug Vedotin联合pembrolizumab）与单用pembrolizumab的效果。PD-L1是一种蛋白质，如同一类“刹车”，使机体的免疫反应保持在控制之下。本研究正在招募符合以下条件的受试者：

• 已确诊为非小细胞肺癌（NSCLC）（3期或4期）。
• 在超过50%的癌细胞中具有PD-L1表达。
  本研究中的所有受试者将在研究门诊每6周接受一次pembrolizumab静脉（IV）输注（直接注入静脉）。此外，一半受试者除接受pembrolizumab外，还将每2周接受一次Sigvotatug Vedotin静脉输注。受试者接受pembrolizumab的时间可能长达约两年。接受Sigvotatug Vedotin的受试者可以继续治疗，直至其NSCLC不再有应答。研究团队将在门诊定期访视期间监测并了解每位受试者接受研究治疗的情况。

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。