胃肠道间质瘤（GIST）受试者中的遗留研究
本研究的适应症为胃肠道肿瘤，旨在评估 velzatinib（GSK6042981）在成人胃肠道间质瘤（GIST）患者中的长期安全性与耐受性
基本信息
资源简介
胃肠道间质瘤（GIST）受试者中的遗留研究
本研究的适应症为胃肠道肿瘤，旨在评估 velzatinib（GSK6042981）在成人胃肠道间质瘤（GIST）患者中的长期安全性与耐受性。入组者为既往在母研究中接受过 velzatinib 且持续从治疗中获益的成人患者。研究将监测参与者的副作用与整体健康状况，以了解长期治疗的影响，并支持未来 GIST 成人患者的照护（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：胃肠道肿瘤。本研究旨在评估 velzatinib（GSK6042981）在既往于母研究中接受过 velzatinib 治疗、且继续从该治疗中获益的成人 GIST 患者中的长期安全性和耐受性。将监测参与者的副作用和整体健康状况，以更好地了解长期治疗的影响，并为成人 GIST 患者的未来照护提供支持。
【主题与分类】
主题标签：Gastrointestinal Neoplasms。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07843641
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07843641
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：胃肠道肿瘤。本研究旨在评估 velzatinib（GSK6042981）在既往于母研究中接受过 velzatinib 治疗、且继续从该治疗中获益的成人 GIST 患者中的长期安全性和耐受性。将监测参与者的副作用和整体健康状况，以更好地了解长期治疗的影响，并为成人 GIST 患者的未来照护提供支持。
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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