评估EscharEx(EX-02)治疗基底细胞癌安全性与疗效的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估EscharEx(EX-02)治疗基底细胞癌安全性与疗效的临床研究

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clinicaltrials
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图像分类Superficial Basal Cell CarcinomaNodular Basal Cell Carcinoma
A Study to Evaluate the Safety and Efficacy of EscharEx (EX-02) in the Treatment of Basal Cell Carcinoma

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

评估EscharEx(EX-02)治疗基底细胞癌安全性与疗效的研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项评估EscharEx(EX-02)治疗基底细胞癌安全性与疗效的临床研究。研究覆盖浅表型和结节型基底细胞癌,计划从2至4个美国研究中心入组32例患者,采用开放标签设计,所有患者均接受EX-02治疗。入组分两阶段进行,每组16例,第一组安全性结果由申办方和DSMB评估后决定第二组入组。所有患者在治疗后8周接受完整手术切除,并随访至活检确认完全清除且伤口闭合。数据可用于肿瘤治疗安全性、疗效评估及相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:浅表型基底细胞癌、结节型基底细胞癌。计划从2至4个美国研究中心入组32例患者参与该研究。本研究为开放标签研究,所有患者均将接受研究产品EX-02治疗。入组将分两个阶段进行。在第一阶段,将入组一组十六(16)例患者并按以下第1组详情接受治疗。第一组患者的安全性结果将由申办方和DSMB评估。基于安全性结果和DSMB建议,第二组患者将包括另外16例患者,并按以下第2组详情入组和接受治疗。所有患者将在治疗后8周随访期结束时接受完整手术切除,并随访至活检确认完全清除且伤口闭合。E

【主题与分类】

主题标签:Superficial Basal Cell Carcinoma、Nodular Basal Cell Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05157763

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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

适应症:浅表性基底细胞癌、结节性基底细胞癌。计划从美国2-4个研究中心入组32名患者参与本研究。本研究为开放标签研究,所有患者均将接受研究产品EX-02治疗。入组将分两个阶段进行。第一阶段将入组16名患者,并按以下第1组详细说明进行治疗。第一组患者的安全性结果将由申办方和数据安全监查委员会(DSMB)进行评估。根据安全性结果及DSMB的建议,第二组将额外入组16名患者,并按以下第2组详细说明进行治疗。所有患者将在治疗后8周结束时接受完整手术切除,并随访至活检确认完全清除且伤口愈合。每位患者在试验期间将经历以下阶段:1.

筛选与入组期(最长2周,第1次访视):筛选和入组持续时间最长2周,包括以下内容:签署知情同意书、记录人口学资料、病史和合并用药、生命体征、体格检查、病灶拍照和评估,以及剃须活检。只有经组织学确诊为基底细胞癌(BCC)的患者方可入组并开始治疗。2. 治疗期(1-3周,10-14次访视——第2-15次访视)第1组:16例患者——8例浅表型BCC和8例结节型BCC患者将接受7次治疗用药,隔日一次(2周)。第2组:根据第1阶段的安全性结果,并经DSMB审查和建议,另16例患者(8例浅表型BCC和8例结节型BCC)将接受7次每日用药。如出现耐受性问题,可根据需要允许采用补救治疗,即隔日7次用药(与第1组相同)或停药1天后继续每日治疗。两组中,EX-02 5%将局部涂抹于t

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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