不同剂量BI 1703880联合Ezabenlimab在不同类型晚期癌症（实体瘤）患者中的耐受性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05471856

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

适应症：实体瘤。本研究面向患有不同类型晚期癌症的成人开放。如果既往治疗未成功，或尚无可用治疗，患者可以参加。本研究的目的是确定晚期癌症患者在与ezabenlimab联合用药时能够耐受的BI 1703880最高剂量。BI 1703880和ezabenlimab是可能帮助免疫系统对抗癌症的药物。在本研究中，BI 1703880首次用于人体。受试者通过静脉输注接受BI 1703880和ezabenlimab。最初6周内，他们每周接受一次BI 1703880。之后，他们每3周接受一次BI 1703880。从最初3周之后开始，他们每3周还接受一次ezabenlimab。只要受试者从治疗中获益且能够耐受，他们接受BI 1703880的时间最长可达1年，接受ezabenlimab的时间最长可达2年。在此期间，他们定期到研究中心访视。在这些访视中，医生会检查受试者的健康状况，并记录任何不良效应。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。