DANISH.MRD:基于液体活检的丹麦微小残留病灶评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦结直肠癌(CRC)及其 I、II、III 期与结直肠腺癌,属于肿瘤领域的微小残留病灶(MRD)评估研究

基本信息
资源简介
DANISH.MRD:基于液体活检的丹麦微小残留病灶评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦结直肠癌(CRC)及其 I、II、III 期与结直肠腺癌,属于肿瘤领域的微小残留病灶(MRD)评估研究。结直肠癌是全球第三常见癌症,约 75% 患者初诊时具有潜在治愈可能,但即使接受根治性治疗,仍有高达 25% 出现复发。通过识别高复发风险患者并给予辅助化疗,或早期发现复发并及时干预,可显著改善生存。该数据可用于支持敏感、特异地识别高复发风险患者及早期复发检测的相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Colorectal Neoplasms, Colorectal Cancer, Colorectal Adenocarcinoma, Colorectal Cancer Stage I, Colorectal Cancer Stage II, Colorectal Cancer Stage III. 结直肠癌(CRC)是全球第三常见癌症。约 75% 的患者初诊时患有潜在可治愈的疾病,但尽管接受了以治愈为目的的治疗,其中高达 25% 的患者仍会经历疾病复发。在诊断时,通过为高复发风险患者提供辅助化疗,或通过早期发现复发从而实现早期干预,可改善 CRC 的生存,后者可显著提高患者生存。为实现这一目标,必须拥有敏感且特异的工具,以正确识别高复发风险且需要辅助治疗的患者,并用于早期发现复发以促进早期干预。非侵入性
【主题与分类】
主题标签:Colorectal Neoplasms、Colorectal Cancer、Colorectal Adenocarcinoma、Colorectal Cancer Stage I、Colorectal Cancer Stage II、Colorectal Cancer Stage III。本站分类:肿瘤/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06076811
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06076811
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:结直肠肿瘤、结直肠癌、结直肠腺癌、I期结直肠癌、II期结直肠癌、III期结直肠癌。结直肠癌(CRC)是全球第三大常见癌症。约75%的患者初诊时患有潜在可治愈的疾病,但尽管接受了以治愈为目的的治疗,其中高达25%的患者仍会经历疾病复发。诊断后,通过为高复发风险患者提供辅助化疗,或通过早期发现复发从而实现早期干预,可提高结直肠癌的生存率,显著改善患者生存。为实现这一目标,必须拥有灵敏且特异的工具,以正确识别高复发风险及需要辅助治疗的患者,并早期发现复发以促进早期干预。循环肿瘤DNA(ctDNA)的无创分析是一种具有此潜力的新兴工具。
目标 本研究的总体目标是确认,在结直肠癌拟行根治性治疗后检测到的ctDNA是残留病灶和复发风险的标志物,并且适用于临床实践。主要目标 P1:确定患者ctDNA状态的预后价值,并将其与其他已知预后因素进行比较。具体而言,目标是确定3年无病生存期(DFS)与以下两个时间点后立即检测ctDNA状态之间的关联:1)拟行根治性手术后;2)辅助化疗后。P2:确定一个计划接受辅助化疗的UICC III期结直肠癌患者队列。这些患者将被邀请参加DANISH.MRD第二部分(次要目标1(S1)),并将进一步纳入一个名为GUIDE.MR-01-CRC的欧洲合作项目,该项目由欧盟通过创新健康倡议资助。次要目标 S1:对商业化ctDNA检测进行技术评估、比较和排序,并评估其在拟行根治性结直肠癌治疗后(术后和辅助化疗后)的性能,以确定每个时间点的最佳性能方法。S2:评估
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。




