贝伐珠单抗治疗复发或进展性脑膜瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕贝伐珠单抗用于复发或进展性良性及非典型/恶性脑膜瘤患者的临床研究

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clinicaltrials
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其他预测Acoustic SchwannomaAdult Anaplastic MeningiomaAdult EpendymomaAdult Grade I MeningiomaAdult Grade II MeningiomaAdult Meningeal HemangiopericytomaAdult Papillary MeningiomaNeurofibromatosis Type 1Neurofibromatosis Type 2Recurrent Adult Brain Tumor
Bevacizumab in Treating Patients With Recurrent or Progressive Meningiomas

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

贝伐珠单抗治疗复发或进展性脑膜瘤患者

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕贝伐珠单抗用于复发或进展性良性及非典型/恶性脑膜瘤患者的临床研究。覆盖听神经鞘瘤、成人间变性脑膜瘤、成人室管膜瘤、成人I级与II级脑膜瘤、成人脑膜血管外皮细胞瘤、成人乳头状脑膜瘤及1型神经纤维瘤病等病种。主要目标是以六个月无进展生存评估疗效,次要目标包括反应率、总生存、安全性、血管母细胞瘤与血管外皮细胞瘤探索性研究,以及VEGF、VEGFR和HER-2组织相关性分析。可用于疗效预测与安全性评估相关建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:听神经鞘瘤、成人间变性脑膜瘤、成人室管膜瘤、成人I级脑膜瘤、成人II级脑膜瘤、成人脑膜血管外皮细胞瘤、成人乳头状脑膜瘤、1型神经纤维瘤病。主要目标:I. 确定贝伐珠单抗在既往治疗后仍复发或进展的良性及非典型/恶性脑膜瘤患者中的疗效,以六个月无进展生存期衡量。次要目标:I. 描述该患者人群中的反应率和总生存期。II. 评估贝伐珠单抗在复发脑膜瘤患者中的安全性特征。III. 在血管母细胞瘤和血管外皮细胞瘤患者中进行探索性研究。IV. 评估组织中的VEGF和VEGFR以与反应相关联。将进行HER-2的探索性分析。大纲:患者接受贝伐珠单抗静脉注射,直至

【主题与分类】

主题标签:Acoustic Schwannoma、Adult Anaplastic Meningioma、Adult Ependymoma、Adult Grade I Meningioma、Adult Grade II Meningioma、Adult Meningeal Hemangiopericytoma、Adult Papillary Meningioma、Neurofibromatosis Type 1、Neurofibromatosis Type 2、Recurrent Adult Brain Tumor。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01125046

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:听神经鞘瘤、成人间变性脑膜瘤、成人室管膜瘤、成人I级脑膜瘤、成人II级脑膜瘤、成人脑膜血管外皮细胞瘤、成人乳头状脑膜瘤、1型神经纤维瘤病。主要目标:I. 确定贝伐珠单抗在既往治疗后仍复发或进展的良性和非典型/恶性脑膜瘤患者中的疗效,以六个月无进展生存期衡量。次要目标:I. 描述该患者群体中的缓解率和总生存期。II. 评估贝伐珠单抗在复发性脑膜瘤患者中的安全性特征。III. 在血管母细胞瘤和血管外皮细胞瘤患者中进行探索性研究。IV. 评估组织中VEGF和VEGFR的表达,以与疗效相关联。将进行HER-2的探索性分析。方案概要:患者每2周接受一次贝伐珠单抗静脉输注,输注时间为30-90分钟,持续6个月。随后患者可每3周接受一次贝伐珠单抗静脉输注,最长持续12个月。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,治疗继续进行。研究治疗完成后,对患者每3个月随访一次,持续2年。

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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