异基因造血干细胞移植对比自体造血干细胞移植用于一线系统治疗后部分缓解的外周T细胞淋巴瘤患者:前瞻性多中心队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦一线系统治疗后达到部分缓解(PR)的外周T细胞淋巴瘤患者,比较异基因造血干细胞移植(Allo-HSCT)与自体造血干细胞移植(Auto-HSCT)的疗效与安全性

Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of MedicineShanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
clinicaltrials
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医学影像预测Peripheral T Cell Lymphoma
Allo-HSCT Vs. Auto-HSCT for PTCL Patients With PR After First-line Systemic Therapy : A Prospective, Multicenter, Cohort Study-(T-START-PR)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

异基因造血干细胞移植对比自体造血干细胞移植用于一线系统治疗后部分缓解的外周T细胞淋巴瘤患者:前瞻性多中心队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦一线系统治疗后达到部分缓解(PR)的外周T细胞淋巴瘤患者,比较异基因造血干细胞移植(Allo-HSCT)与自体造血干细胞移植(Auto-HSCT)的疗效与安全性。研究为多中心、双臂、前瞻性临床试验,分组考虑配型供者可及性与患者意愿,计划入组Allo-HSCT组44例。数据可用于评估两种移植策略在该人群中的治疗结局与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:外周T细胞淋巴瘤。本研究是一项多中心、双臂、前瞻性临床试验,包括两组:异基因造血干细胞移植组(Allo-HSCT)和自体造血干细胞移植组(Auto-HSCT)。旨在评估Auto-HSCT与Allo-HSCT治疗一线治疗后达到部分缓解(PR)的外周T细胞淋巴瘤的疗效与安全性。在筛选/基线期,将获取知情同意,并核实入选/排除标准。分组(Allo-HSCT vs. Auto-HSCT)将综合考虑配型供者的可及性和患者偏好来确定。研究计划在异基因造血干细胞移植组入组44例患者,而所有同期接受自体干细胞

【主题与分类】

主题标签:Peripheral T Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07253129

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    • 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

适应症:外周T细胞淋巴瘤。本研究是一项多中心、双臂、前瞻性临床试验,包括两组:异基因造血干细胞移植组(Allo-HSCT)和自体造血干细胞移植组(Auto-HSCT)。旨在评估Auto-HSCT和Allo-HSCT治疗一线治疗后达到部分缓解(PR)的外周T细胞淋巴瘤的疗效和安全性。在筛选/基线期,将获取知情同意,并核实入选/排除标准。分组(Allo-HSCT vs. Auto-HSCT)将在考虑是否有匹配供者及患者意愿的情况下确定。研究计划在异基因造血干细胞移植组入组44例患者,而所有同期接受自体干细胞移植的患者将纳入另一组,用于逆概率加权分析。

将收集人口统计学和病史数据,并进行包括生命体征、体格检查、PET-CT、骨髓穿刺涂片、流式细胞术和骨髓病理学在内的评估。

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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