晚期低分化(G3)非小细胞胃肠神经内分泌癌顺铂联合依托泊苷对比替莫唑胺联合卡培他滨研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期低分化(G3)非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者,比较铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷与替莫唑胺联合卡培他滨两种方案的疗效与安全性

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其他预测Gastric Neuroendocrine CarcinomaIntestinal Neuroendocrine CarcinomaPancreatic Neuroendocrine Carcinoma
Cisplatin and Etoposide Versus Temozolomide and Capecitabine in Patients With Advanced Poorly Differentiated (G3) Non-Small Cell Gastrointestinal Neuroendocrine Carcinomas

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

晚期低分化(G3)非小细胞胃肠神经内分泌癌顺铂联合依托泊苷对比替莫唑胺联合卡培他滨研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦晚期低分化(G3)非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者,比较铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷与替莫唑胺联合卡培他滨两种方案的疗效与安全性。主要目标为评估无进展生存期(PFS),次要目标包括缓解率(RR)、总生存期(OS)及毒性。数据可用于治疗方案的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:胃神经内分泌癌、肠神经内分泌癌、胰腺神经内分泌癌。主要目标:I. 评估铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷与替莫唑胺联合卡培他滨在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的无进展生存期(PFS)。次要目标:I. 评估铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷与替莫唑胺联合卡培他滨在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的缓解率(RR)。II. 评估铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷与替莫唑胺联合卡培他滨在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的总生存期(OS)。III. 评估毒性

【主题与分类】

主题标签:Gastric Neuroendocrine Carcinoma、Intestinal Neuroendocrine Carcinoma、Pancreatic Neuroendocrine Carcinoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02595424

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:胃神经内分泌癌、肠神经内分泌癌、胰腺神经内分泌癌。主要目标:I. 评估铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷的无进展生存期(PFS)与替莫唑胺联合卡培他滨的PFS在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的对比。次要目标:I. 评估铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷的缓解率(RR)与替莫唑胺联合卡培他滨的RR在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的对比。II. 评估铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷的总生存期(OS)与替莫唑胺联合卡培他滨的OS在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的对比。III. 分别评估替莫唑胺联合卡培他滨方案与铂类(顺铂或卡铂)联合依托泊苷方案在晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者中的毒性。三级目标:I.

根据增殖标志物Ki-67指数,评估每种治疗方案对晚期G3非小细胞胃肠胰神经内分泌癌患者PFS、RR和OS的影响。(实验室)II. 评估高分化与低分化非小细胞胃肠胰神经内分泌肿瘤在生存期和治疗反应方面的预后意义。(实验室)III. 评估机构病理学家报告的Ki-67状态与中心病理复核报告的Ki-67状态之间的一致性。(实验室)大纲:患者随机分配至2个治疗组中的1组。A组:患者在第1-14天口服卡培他滨,每日两次(BID),并在第10-14天口服替莫唑胺,每日一次(QD)。在没有疾病进展或不可接受的毒性的情况下,每28天重复疗程。B组:患者在第1-3天静脉注射顺铂(IV),或c

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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