CLN-978 治疗复发或难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 CLN-978 在复发或难治性(R/R)B 细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)患者中的研究

基本信息
资源简介
CLN-978 治疗复发或难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤研究
该数据集对应一项关于 CLN-978 在复发或难治性(R/R)B 细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)患者中开展的临床研究,英文全称为 A Study of CLN-978 in Patients With Relapsed or Refractory (R/R) B Cell Non-Hodgkin Lymphoma (B-NHL)。数据集收录于 clinicaltrials.gov,在分类上归属于肿瘤 / 淋巴瘤方向,主题标签涉及 NHL、复发及成人患者。整体来看,该数据集围绕一项 Phase 1、开放标签、剂量递增与剂量扩展研究展开,研究对象为复发或难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤成人患者,可用于了解该研究的基本设计与登记信息。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究针对复发或难治性(R/R)B 细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)患者群体。根据源站描述,研究编号为 CLN-978-001,是一项 Phase 1、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究,研究药物为 CLN-978。研究涉及的疾病条件包括 NHL、复发 NHL 以及成人患者。数据集在分类体系中归入肿瘤 / 淋巴瘤,主题标签为 NHL、NHL, Relapsed、Adult,反映出其核心关注点为成人复发或难治性非霍奇金淋巴瘤。
【数据内容】
该数据集的主题为 CLN-978 在复发或难治性(R/R)B 细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)患者中的研究。源站描述中给出的研究条件包括 NHL、NHL, Relapsed、Adult,并说明 CLN-978-001 是一项 Phase 1、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究。除上述研究名称、研究编号、研究阶段、研究设计类型、疾病条件与主题标签外,数据集所包含的具体字段、变量、记录数量及统计指标,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其内容对应 clinicaltrials.gov 上登记的一项关于 CLN-978 治疗复发或难治性 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的临床研究信息。除来源站为 clinicaltrials.gov 以及源站给出的研究描述外,关于数据采集方式、采集时间范围、更新频率等信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于了解 CLN-978 在复发或难治性(R/R)B 细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)成人患者中开展的 Phase 1、开放标签、剂量递增与剂量扩展研究的基本情况。可用于检索肿瘤 / 淋巴瘤领域尤其是非霍奇金淋巴瘤相关临床研究登记信息,辅助识别研究阶段、研究设计类型与目标人群。关于更具体的分析用途或应用验证,源站未提供。
【使用方法】
该数据集来自 clinicaltrials.gov,可按来源站提供的临床研究登记信息进行查阅与检索。关于具体的数据访问方式、下载格式、字段说明或使用接口,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的登记描述,源站描述仅涵盖研究条件、研究编号、研究阶段、研究设计类型及研究药物等概要信息。关于数据完整性、准确性校验、缺失情况、偏倚控制或结果数据等质量相关信息,源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款或使用限制,源站未提供。
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05879744
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:NHL、NHL、复发、成人。CLN-978-001是一项针对复发/难治性(R/R)B细胞非霍奇金淋巴瘤(B-NHL)患者的CLN-978 1期、开放标签、剂量递增和剂量扩展研究。
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
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