Ixabepilone治疗复发或难治性侵袭性非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Ixabepilone(BMS-247550)治疗复发或难治性侵袭性非霍奇金淋巴瘤的多中心研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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其他预测Anaplastic Large Cell LymphomaRecurrent Adult Burkitt LymphomaRecurrent Grade 3 Follicular LymphomaRecurrent Mantle Cell Lymphoma
Ixabepilone in Treating Patients With Relapsed or Refractory Aggressive Non-Hodgkin's Lymphoma

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Ixabepilone治疗复发或难治性侵袭性非霍奇金淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Ixabepilone(BMS-247550)治疗复发或难治性侵袭性非霍奇金淋巴瘤的多中心研究。覆盖间变性大细胞淋巴瘤、复发成人伯基特淋巴瘤、复发成人弥漫大细胞淋巴瘤、复发成人弥漫混合细胞淋巴瘤、复发3级滤泡性淋巴瘤及复发套细胞淋巴瘤等亚型。数据可用于评估药物客观缓解率、安全性与毒性,以及缓解持续时间、总生存期和进展时间等疗效指标,支持肿瘤治疗反应预测与临床决策分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:间变性大细胞淋巴瘤、复发成人伯基特淋巴瘤、复发成人弥漫大细胞淋巴瘤、复发成人弥漫混合细胞淋巴瘤、复发3级滤泡性淋巴瘤、复发套细胞淋巴瘤。目的:I. 确定接受BMS-247550(ixabepilone)治疗的复发或难治性侵袭性非霍奇金淋巴瘤患者的客观总体缓解率。II. 确定该药物在这些患者中的安全性和毒性。III. 确定接受该药物治疗的患者的缓解持续时间、总生存期和进展时间。概要:这是一项多中心研究。患者在第1、8和15天接受ixabepilone静脉注射(IV),输注时间超过1小时。在没有疾病进展、不可接受的毒性或患者成为干细胞移植候选者的情况下,每28天重复疗程。患者随访

【主题与分类】

主题标签:Anaplastic Large Cell Lymphoma、Recurrent Adult Burkitt Lymphoma、Recurrent Grade 3 Follicular Lymphoma、Recurrent Mantle Cell Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00058019

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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

疾病:间变性大细胞淋巴瘤、复发性成人伯基特淋巴瘤、复发性成人弥漫性大细胞淋巴瘤、复发性成人弥漫性混合细胞淋巴瘤、复发性3级滤泡性淋巴瘤、复发性套细胞淋巴瘤。目的:I. 确定BMS-247550(伊沙匹隆)治疗复发或难治性侵袭性非霍奇金淋巴瘤患者的客观总体缓解率。II. 确定该药物在这些患者中的安全性和毒性。III. 确定接受该药物治疗的患者的缓解持续时间、总生存期和至进展时间。方案概要:这是一项多中心研究。患者在第1、8和15天接受伊沙匹隆静脉注射(IV),输注时间超过1小时。在没有疾病进展、不可接受的毒性或患者成为干细胞移植候选者的情况下,每28天重复一个疗程。每8周对患者进行一次随访,直至疾病进展。

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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