亚洲骨髓增殖性肿瘤(MPN)登记研究

该数据集为亚洲多国、多中心、前瞻性与回顾性结合的观察性队列登记研究,覆盖骨髓增殖性肿瘤及其多种亚型,包括真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、原发性骨髓纤维化及继发性骨髓纤维化等

The University of Hong KongThe University of Hong Kong
clinicaltrials
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表格预测Myeloproliferative NeoplasmPolycythemia VeraEssential ThrombocythemiaPost-polycythemia Vera MyelofibrosisPrimary MyelofibrosisPrimary Myelofibrosis, Prefibrotic StagePrimary Myelofibrosis, Fibrotic Stage
Asian Myeloproliferative Neoplasm (MPN) Registry

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

亚洲骨髓增殖性肿瘤(MPN)登记研究

该数据集为亚洲多国、多中心、前瞻性与回顾性结合的观察性队列登记研究,覆盖骨髓增殖性肿瘤及其多种亚型,包括真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、原发性骨髓纤维化及继发性骨髓纤维化等。研究涉及香港、新加坡、马来西亚、台湾、韩国、泰国等亚洲研究中心,收集2010至2025年确诊患者的临床病理、细胞遗传学、突变特征、治疗特征、结局与生存信息,可用于亚洲MPN患者的疾病特征分析与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:骨髓增殖性肿瘤、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、真性红细胞增多症后骨髓纤维化、原发性血小板增多症后骨髓纤维化、原发性骨髓纤维化、原发性骨髓纤维化(纤维化前期)、原发性骨髓纤维化(纤维化期)。这是一项针对MPN患者的多国、多中心、前瞻性与回顾性、观察性队列登记研究。登记处主要涉及亚洲的研究中心,包括但不限于香港、新加坡、马来西亚、台湾、韩国和泰国。将收集2010-2025年间确诊的亚洲MPN患者的临床病理特征、细胞遗传学特征、突变特征、治疗特征、结局和生存情况,以建立临床登记。关于临床病理特征、细胞遗传学、突变谱、预后评分、治疗特征的数据

【主题与分类】

主题标签:Myeloproliferative Neoplasm、Polycythemia Vera、Essential Thrombocythemia、Post-polycythemia Vera Myelofibrosis、Primary Myelofibrosis、Primary Myelofibrosis, Prefibrotic Stage、Primary Myelofibrosis, Fibrotic Stage。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05882773

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    • 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

疾病:骨髓增殖性肿瘤、真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、真性红细胞增多症后骨髓纤维化、原发性血小板增多症后骨髓纤维化、原发性骨髓纤维化、原发性骨髓纤维化(纤维化前阶段)、原发性骨髓纤维化(纤维化阶段)。这是一项针对MPN患者的多国、多中心、前瞻性与回顾性、观察性队列登记研究。该登记研究主要涉及亚洲的研究中心,包括但不限于香港、新加坡、马来西亚、台湾、韩国和泰国。将收集2010-2025年间诊断为MPN的亚洲患者的临床病理特征、细胞遗传学特征、突变特征、治疗特征、结局和生存情况,以建立临床登记。将通过常规门诊随访和/或查阅病历收集临床病理特征、细胞遗传学、突变谱、预后评分、治疗特征、治疗反应、结局和生存情况的数据。数据将在诊断时收集,此后约每6个月收集一次(针对前瞻性数据),并在疾病进展时收集,直至死亡/研究终止。

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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