Atezolizumab联合Obinutuzumab联合或不联合放疗一线治疗滤泡性淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦滤泡性淋巴瘤的一线治疗研究。研究为单臂II期试验,评估obinutuzumab与atezolizumab联合或不联合放疗在初治晚期滤泡性淋巴瘤患者中的效果

Olivia Newton-John Cancer Research InstituteOlivia Newton-John Cancer Research Institute
clinicaltrials
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医学影像分类Follicular Lymphoma
Frontline Treatment of Follicular Lymphoma With AtezolizUmab and Obinutuzumab With and Without RadiOtherapy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

Atezolizumab联合Obinutuzumab联合或不联合放疗一线治疗滤泡性淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦滤泡性淋巴瘤的一线治疗研究。研究为单臂II期试验,评估obinutuzumab与atezolizumab联合或不联合放疗在初治晚期滤泡性淋巴瘤患者中的效果。参与者先接受2周期诱导治疗,第2周期通过PET/CT评估疾病,完全代谢缓解者继续4周期诱导,部分缓解、疾病稳定或轻微/无症状进展者额外接受4周期诱导并在第3至4周期之间对残留病灶行受累部位放疗。数据可用于淋巴瘤治疗反应分类与临床研究分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:滤泡性淋巴瘤。这是一项单臂II期研究,评估obinutuzumab、atezolizumab联合或不联合RT在初治晚期FL中的治疗。参与者最初将接受2个周期的obinutuzumab和atezolizumab诱导治疗。在第2周期期间,参与者将通过PET/CT扫描进行疾病评估,其结果将决定进一步的诱导治疗。根据Lugano标准达到完全医学缓解(CMR)的参与者将接受额外4个周期的诱导治疗。达到部分缓解(PR)、疾病稳定(SD)或被认为有轻微/无症状进展性疾病(PD)的参与者也将接受4个进一步的诱导治疗周期,并额外对残留病灶部位进行受累部位RT(4Gy分2次),在第3周期和第4周期之间给药。在2个周期后出现症状性PD的参与者

【主题与分类】

主题标签:Follicular Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04962126

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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:滤泡性淋巴瘤。这是一项单臂II期研究,探讨obinutuzumab联合atezolizumab伴或不伴放疗在初治晚期滤泡性淋巴瘤中的疗效。受试者最初将接受2个周期的obinutuzumab和atezolizumab诱导治疗。在第2周期期间,受试者将通过PET/CT扫描进行疾病评估,评估结果将决定后续诱导治疗方案。根据Lugano标准达到完全代谢缓解(CMR)的受试者将接受额外4个周期的诱导治疗。达到部分缓解(PR)、疾病稳定(SD)或被认为存在轻微/无症状疾病进展(PD)的受试者也将接受额外4个周期的诱导治疗,同时对残留病灶部位加用受累部位放疗(4Gy分2次),于第3周期至第4周期之间实施。接受2个周期诱导治疗后出现症状性PD的受试者将不再接受任何进一步的研究治疗。后续治疗由主治临床医生酌情决定。诱导阶段结束时,将再次通过PET/CT扫描评估疾病缓解情况。

达到完全缓解(CR)、部分缓解(PR)或疾病稳定(SD)的所有参与者将进入研究的维持治疗阶段,并接受奥妥珠单抗治疗24个月(最多共12剂)。诱导治疗结束时疾病进展(PD)的参与者将停止方案治疗,后续治疗将依据当地指南进行。

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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