Tafasitamab联合Rituximab治疗新诊断滤泡性淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tafasitamab联合Rituximab治疗新诊断滤泡性淋巴瘤的临床试验方案

University of WashingtonUniversity of Washington
clinicaltrials
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医学影像Classic Follicular LymphomaGrade 1 Follicular LymphomaGrade 2 Follicular LymphomaGrade 3a Follicular Lymphoma
Tafasitamab and Rituximab for the Treatment of Newly Diagnosed Follicular Lymphoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

Tafasitamab联合Rituximab治疗新诊断滤泡性淋巴瘤

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tafasitamab联合Rituximab治疗新诊断滤泡性淋巴瘤的临床试验方案。覆盖经典型及1级、2级、3a级滤泡性淋巴瘤。源站描述详述了第1-3周期、第4-6周期及第7-12周期的给药安排与疾病评估流程,可用于了解该联合方案的治疗框架与随访策略(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:经典型滤泡性淋巴瘤、1级滤泡性淋巴瘤、2级滤泡性淋巴瘤、3a级滤泡性淋巴瘤。方案:第1-3周期:患者在每个周期的第1天静脉注射rituximab,并在第1、8、15和22天静脉注射tafasitamab。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复一个周期。第4-6周期:患者在每个周期的第1天静脉注射rituximab,并在第1和15天静脉注射tafasitamab。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复一个周期。随后患者接受疾病评估。达到完全缓解的患者接受主动监测。未达到完全缓解的患者继续接受第7-12周期治疗。第7-12周期:患者在每个周期的第1和15天静脉注射tafasitamab。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复一个周期。患者

【主题与分类】

主题标签:Classic Follicular Lymphoma、Grade 1 Follicular Lymphoma、Grade 2 Follicular Lymphoma、Grade 3a Follicular Lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07731789

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07731789

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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

疾病类型:经典型滤泡性淋巴瘤、1级滤泡性淋巴瘤、2级滤泡性淋巴瘤、3a级滤泡性淋巴瘤。方案概要:第1-3周期:患者在每个周期的第1天接受利妥昔单抗静脉注射(IV),并在第1、8、15和22天接受tafasitamab静脉注射。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复一个周期。第4-6周期:患者在每个周期的第1天接受利妥昔单抗静脉注射,并在第1和15天接受tafasitamab静脉注射。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复一个周期。随后患者接受疾病评估。达到完全缓解的患者接受主动监测。未达到完全缓解的患者继续接受第7-12周期治疗。第7-12周期:患者在每个周期的第1和15天接受tafasitamab静脉注射。若无疾病进展或不可接受的毒性,每28天重复一个周期。在整个研究期间,患者接受正电子发射断层扫描(PET)、计算机断层扫描(CT)、骨髓活检和穿刺以及血液样本采集。研究治疗完成后,患者定期随访,最长可达5年。

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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