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创建/更新时间

2026-10-28

资源简介

LY2940680 在儿童髓母细胞瘤或横纹肌肉瘤中的研究

该数据集英文名为“A Study of LY2940680 in Pediatric Medulloblastoma or Rhabdomyosarcoma”，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类为肿瘤/其他方向。数据集围绕一项临床研究展开，研究对象为儿童髓母细胞瘤或横纹肌肉瘤患者，研究目的是寻找 LY2940680 可安全用于复发或对初始治疗无应答的患儿时的推荐剂量水平，同时探索癌症标志物水平的变化，并记录任何抗肿瘤活性。数据集以髓母细胞瘤（儿童）和横纹肌肉瘤为主题标签，整体侧写为收录 LY2940680 在儿童髓母细胞瘤或横纹肌肉瘤中应用的临床研究信息。该数据集适合作为该研究方向的索引性资料，用于了解研究主题、疾病范围与主要目的，但不提供研究结果层面的结论。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注儿童肿瘤治疗领域中的两个病种：儿童髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤。源站描述显示，研究针对的是已经复发或对初始治疗没有应答的儿童患者。研究核心在于确定 LY2940680 在这类患儿中能够安全给药的推荐剂量水平，并围绕癌症标志物水平变化和抗肿瘤活性开展探索与记录。数据集以 clinicaltrials.gov 为来源站，主题标签明确指向儿童髓母细胞瘤与横纹肌肉瘤，因此其背景信息主要服务于对这项临床研究基本情况的识别与检索。

【数据内容】

数据集所涵盖的内容为一项关于 LY2940680 在儿童髓母细胞瘤或横纹肌肉瘤中应用的临床研究信息。根据源站描述，研究涉及的条件包括儿童髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤；研究目的包括寻找可安全给予复发或无应答患儿的推荐剂量水平，探索癌症标志物水平的变化，并记录任何抗肿瘤活性。数据集的主题标签为儿童髓母细胞瘤和横纹肌肉瘤。除上述研究主题、疾病条件与研究目的外，源站未提供更细粒度的数据字段、变量清单或具体观测内容。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述提供了研究条件、研究目的等基本信息，包括儿童髓母细胞瘤、横纹肌肉瘤，以及推荐剂量、癌症标志物变化和抗肿瘤活性等研究关注点。除来源站为 clinicaltrials.gov 以及上述描述信息外，源站未提供采集时间、采集方式、更新频率等细节。

【适用场景】

该数据集可用于识别和检索与 LY2940680 在儿童髓母细胞瘤或横纹肌肉瘤中应用相关的临床研究信息，适合作为主题索引、研究背景了解或相关疾病与研究目的初步筛查的参考。由于内容围绕推荐剂量、癌症标志物变化和抗肿瘤活性等研究目的展开，也可用于帮助使用者判断该研究是否与自身关注的方向相关。源站未提供该数据集在具体分析、建模或临床决策中的适用性说明。

【使用方法】

该数据集的使用应以来源站 clinicaltrials.gov 所提供的研究信息为基础，围绕儿童髓母细胞瘤、横纹肌肉瘤、LY2940680 的推荐剂量、癌症标志物水平变化及抗肿瘤活性等主题进行检索与阅读。源站未提供具体的使用流程、访问接口或操作说明。

【质量与限制】

该数据集的信息来自 clinicaltrials.gov 的源站描述，内容以研究条件与研究目的为主。源站未提供数据完整性、准确性验证、样本量、研究结果或统计指标等信息。由于缺乏更细粒度的数据字段与研究结果，该数据集不适合用于得出疗效或安全性结论。源站未提供其他质量与限制说明。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT01697514

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01697514

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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

条件：儿童髓母细胞瘤、横纹肌肉瘤。本研究的目的是寻找LY2940680的推荐剂量水平，该剂量可安全地用于已复发或对初始治疗无反应的髓母细胞瘤或横纹肌肉瘤儿童患者。研究还将探索癌症标志物水平的变化。最后，该研究将有助于记录任何抗肿瘤活性。

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