高剂量化疗联合自体干细胞输注能否改善初治完全缓解后外周T细胞淋巴瘤患者生存的试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦外周T细胞淋巴瘤,涵盖间变性大细胞淋巴瘤(ALK阴性)、滤泡辅助T细胞淋巴瘤及其血管免疫母细胞型、非特指型外周T细胞淋巴瘤等亚型

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医学影像预测Follicular Helper T-Cell Lymphoma
Testing Whether High Dose Chemotherapy and Infusion of the Patients' Own Stem Cells Improves Survival in Patients With Peripheral T-cell Lymphoma Who Achieved a Complete Response at the End of the Initial Chemotherapy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

高剂量化疗联合自体干细胞输注能否改善初治完全缓解后外周T细胞淋巴瘤患者生存的试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦外周T细胞淋巴瘤,涵盖间变性大细胞淋巴瘤(ALK阴性)、滤泡辅助T细胞淋巴瘤及其血管免疫母细胞型、非特指型外周T细胞淋巴瘤等亚型。研究比较自体干细胞移植组与观察组,主要目标为无进展生存改善,次要目标包括总生存差异、按组织学和诱导化疗选择分层的干预获益,以及累积复发与死亡率,并探索微小残留病灶影响。可用于淋巴瘤治疗策略与生存预测相关研究(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,ALK阴性,滤泡辅助T细胞淋巴瘤,滤泡辅助T细胞淋巴瘤,血管免疫母细胞型,外周T细胞淋巴瘤,非特指型。主要目标:I. 证明自体干细胞移植(ASCT)组相较于观察组在无进展生存(PFS)方面的改善。次要目标:I. 评估观察组与自体干细胞移植(ASCT)组之间总生存(OS)的差异。II. 按随机分层因素(组织学和诱导化疗选择)评估研究干预对PFS和OS的获益差异。III. 评估观察组与自体干细胞移植(ASCT)组之间复发和死亡的累积发生率。探索性目标:I. 确定微小残留疾

【主题与分类】

主题标签:Follicular Helper 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/NCT06724237

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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,ALK阴性,滤泡辅助T细胞淋巴瘤,滤泡辅助T细胞淋巴瘤,血管免疫母细胞型,外周T细胞淋巴瘤,非特指型。主要目的:I. 证明与观察组相比,自体干细胞移植(ASCT)组在无进展生存期(PFS)方面的改善。次要目的:I. 评估观察组与自体干细胞移植(ASCT)组之间总生存期(OS)的差异。II. 通过随机分层因素(组织学和诱导化疗选择)评估研究干预对PFS和OS益处的差异。III. 评估观察组与自体干细胞移植(ASCT)组之间复发和死亡率的累积发生率。探索性目的:I. 确定微小残留病(MRD)对自体干细胞移植(ASCT)益处的影响。大纲:患者被随机分配到2组中的1组。第I组:患者在研究中接受标准护理观察。

患者在研究期间还接受血液样本采集以及可选的骨髓穿刺和活检,并在整个研究过程中接受计算机断层扫描(CT)或正电子发射断层扫描(PET)/CT。ARM II:患者接受干细胞动员,然后按标准治疗进行白细胞分离术。患者还接受大剂量化疗,随后按标准治疗进行ASCT。此外,患者在研究期间接受血液样本采集以及可选的骨髓穿刺和活检,并在整个研究过程中接受CT或PET/CT。研究治疗完成后,患者在前2年每3个月随访一次,接下来3年每6个月随访一次,之后每年随访一次,直至随机化日期起总计12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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