Becotatug Vedotin辅助治疗高危鼻咽癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危局部区域晚期鼻咽癌患者完成根治性放化疗后的辅助治疗研究。入组条件包括 T4N1M0、任意 T 伴 N2-3M0、诱导化疗后疾病稳定或进展,或诱导化疗后可检测到血浆 EBV DNA

基本信息
资源简介
Becotatug Vedotin辅助治疗高危鼻咽癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦高危局部区域晚期鼻咽癌患者完成根治性放化疗后的辅助治疗研究。入组条件包括 T4N1M0、任意 T 伴 N2-3M0、诱导化疗后疾病稳定或进展,或诱导化疗后可检测到血浆 EBV DNA。患者随机接受 Becotatug Vedotin 辅助治疗或单纯观察,主要终点为无事件生存期,次要终点包括总生存期等。数据可用于辅助治疗疗效预测与生存分析研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:鼻咽癌(NPC)、局部区域晚期鼻咽癌、辅助治疗。符合条件的高危局部区域晚期 NPC 患者,定义为 T4N1M0 疾病、任意 T 伴 N2-3M0 疾病、诱导化疗后疾病稳定(SD)或疾病进展(PD),或诱导化疗后可检测到血浆 EBV DNA,且已完成根治性放化疗,将被随机分配至辅助 Becotatug Vedotin 组或观察组。分配至实验组的参与者将在每个 21 天周期的第 1 天接受剂量为 2.3 mg/kg 的 Becotatug Vedotin 静脉给药,共三个周期。分配至对照组的参与者将仅接受观察。主要终点为无事件生存期(EFS)。次要终点包括总生存期(OS)、远处转移
【主题与分类】
主题标签:Nasopharyngeal Carcinoma (NPC)、Adjuvant Therapy。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07303283
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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/NCT07303283
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:鼻咽癌(NPC)、局部区域晚期鼻咽癌、辅助治疗。符合条件的高危局部区域晚期鼻咽癌患者,定义为T4N1M0疾病、任何T伴N2-3M0疾病、诱导化疗后疾病稳定(SD)或疾病进展(PD),或诱导化疗后可检测到血浆EBV DNA,且已完成根治性放化疗的患者,将被随机分配至辅助Becotatug Vedotin组或观察组。分配至实验组的参与者将在每个21天周期的第1天接受2.3 mg/kg剂量的Becotatug Vedotin静脉给药,共三个周期。分配至对照组的参与者将仅接受观察。主要终点是无事件生存期(EFS)。次要终点包括总生存期(OS)、无远处转移生存期(DMFS)、无局部区域失败生存期(LRFFS)和安全性。所有疗效分析将在意向治疗(ITT)人群中进行。安全性分析将在安全性人群中进行,安全性人群定义为所有随机化患者。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




