Becotatug Vedotin用于诱导化疗联合免疫治疗后应答欠佳的局部晚期鼻咽癌

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07496190

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

条件：鼻咽癌（NPC）。基于免疫诱导化疗后的短期疗效和血浆EBV DNA水平，可识别出从该治疗中获得不同获益的局部晚期鼻咽癌患者。对于对免疫诱导化疗无应答的高危患者（定义为免疫诱导化疗后EBV DNA>0拷贝/mL或影像学疗效评估显示SD/PD），在同步放疗及辅助治疗阶段加用作用机制不同的becotatug vedotin，可能改善患者生存。基于上述研究和背景，研究者计划开展首个针对免疫诱导化疗应答欠佳的局部晚期鼻咽癌患者的becotatug vedotin前瞻性、单臂、II期临床研究，旨在获取充分的循证医学数据，为鼻咽癌同步及辅助治疗阶段提供额外的治疗选择。

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。