ADH-1联合盐酸吉西他滨与顺铂治疗转移性胰腺癌或胆道癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ADH-1 联合盐酸吉西他滨与顺铂治疗转移性胰腺癌或胆道癌的临床研究

基本信息
资源简介
ADH-1联合盐酸吉西他滨与顺铂治疗转移性胰腺癌或胆道癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 ADH-1 联合盐酸吉西他滨与顺铂治疗转移性胰腺癌或胆道癌的临床研究。覆盖壶腹腺癌、胆囊腺癌、转移性胰腺腺癌、胰腺腺癌、III 期壶腹癌、III 期肝内胆管癌、III 期胰腺癌及 IIIA 期胆囊癌等病种。主要目标为评估毒性并确定 ADH-1 每周两次、连续 3 周联合顺铂与固定剂量率吉西他滨的推荐剂量;次要目标涉及 ICAM-1、E-selectin、VEGF、可溶性 VEGFR 及碱性成纤维细胞生长因子等指标变化。可用于肿瘤治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:壶腹腺癌、胆囊腺癌、转移性胰腺腺癌、胰腺腺癌、III 期壶腹癌、III 期肝内胆管癌、III 期胰腺癌、IIIA 期胆囊癌。主要目标:I. 评估毒性并确定 ADH-1 每周给药两次、连续 3 周,联合顺铂与固定剂量率吉西他滨(盐酸吉西他滨)在 3 周方案的第 1 周和第 2 周给药、共 3 个周期,用于局部晚期或转移性胰腺或胆道腺癌患者的推荐剂量。次要目标:I. 评估细胞间黏附分子 1(ICAM-1)、E-选择素、血管内皮生长因子(VEGF)、可溶性血管内皮生长因子受体(VEGFR)及碱性成纤维细胞生长因子(
【主题与分类】
主题标签:Ampulla of Vater Adenocarcinoma、Gallbladder Adenocarcinoma、Metastatic Pancreatic Adenocarcinoma、Pancreatic Adenocarcinoma、Stage III Ampulla of Vater Cancer、Stage III Pancreatic Cancer、Stage IIIA Gallbladder Cancer、Stage IIIA Hilar Cholangiocarcinoma、Stage IIIB Gallbladder Cancer、Stage IIIB Hilar Cholangiocarcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01825603
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:壶腹腺癌、胆囊腺癌、转移性胰腺腺癌、胰腺腺癌、III期壶腹癌、III期肝内胆管癌、III期胰腺癌、IIIA期胆囊癌。主要目标:I. 评估ADH-1联合顺铂和固定剂量率吉西他滨(盐酸吉西他滨)在局部晚期或转移性胰腺或胆道腺癌患者中的毒性,并确定推荐剂量。ADH-1每周给药两次,连续3周,顺铂和固定剂量率吉西他滨在3周方案的第1周和第2周给药,共3个周期。次要目标:I. 评估ADH-1、顺铂和吉西他滨治疗期间细胞间黏附分子1(ICAM-1)、E-选择素、血管内皮生长因子(VEGF)、可溶性血管内皮生长因子受体(VEGFR)和碱性成纤维细胞生长因子(B-FGF)水平的变化。II. 在ADH-1、顺铂和吉西他滨化疗3个周期后,对疾病状态进行影像学评估。III.
评估接受ADH-1联合顺铂及固定剂量率吉西他滨治疗3个周期的局部晚期或转移性胰腺或胆道腺癌患者的无进展生存期和总生存期。3个周期后病情稳定或有效的患者将继续接受顺铂和固定剂量率吉西他滨的维持治疗。大纲:这是一项ADH-1的剂量递增研究。患者在第1、4、8、11、15和18天接受ADH-1静脉注射(IV),注射时间为20-80分钟,第1天和第8天接受顺铂IV和盐酸吉西他滨IV,注射时间为30分钟。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每3周重复治疗,共3个疗程。病情稳定或有效的患者可接受顺铂和盐酸吉西他滨的维持治疗。研究治疗完成后,对患者进行为期2年的随访,每3个月一次。
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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