Disitamab Vedotin联合BCG治疗HER2表达高危非肌层浸润性膀胱癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦HER2表达（IHC 1+/2+/3+）的极高危非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者，这些患者拒绝或不符合膀胱切除术要求
基本信息
资源简介
Disitamab Vedotin联合BCG治疗HER2表达高危非肌层浸润性膀胱癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦HER2表达（IHC 1+/2+/3+）的极高危非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）患者，这些患者拒绝或不符合膀胱切除术要求。受试者接受6个月Disitamab Vedotin治疗及至少1年BCG治疗，通过膀胱镜检查、病理组织学、尿细胞学、实验室检查和影像学评估无事件生存期（EFS）与完全缓解（CR）率，并设定了随访时间点。数据可用于研究该联合疗法的疗效与安全性，支持肿瘤治疗领域的预测建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：非肌层浸润性膀胱癌，HER-2蛋白过表达。该研究将纳入HER2表达（IHC 1+/2+/3+）的极高危NMIBC患者，这些患者拒绝接受膀胱切除术或不符合膀胱切除术的要求。不适合或拒绝膀胱切除术的原因将记录在电子病例报告表（eCRF）上。受试者将接受6个月的Disitamab Vedotin治疗和至少1年的BCG治疗。治疗后将通过膀胱镜检查、病理组织学、尿细胞学、实验室检查和影像学评估EFS（无事件生存期）和CR（完全缓解）率。前两年每三个月进行一次膀胱镜检查和尿细胞学检查，每六个月进行一次影像学检查。两年后每六个月进行一次膀胱镜检查和尿细胞学检查，每年进行一次影像学检查。
【主题与分类】
主题标签：Non-muscle Invasive Bladder Cancer、HER-2 Protein Overexpression。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06187506
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/NCT06187506
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
疾病：非肌层浸润性膀胱癌，HER-2蛋白过表达。本研究将纳入HER2表达（IHC 1+/2+/3+）且拒绝接受膀胱切除术或不符合膀胱切除术要求的极高危NMIBC患者。不适合或拒绝膀胱切除术的原因将记录在电子病例报告表（eCRF）中。受试者将接受6个月的维迪西妥单抗治疗和至少1年的BCG治疗。治疗后将通过膀胱镜检查、病理组织学、尿细胞学、实验室检查和影像学评估EFS（无事件生存期）和CR（完全缓解）率。前两年每三个月进行一次膀胱镜检查和尿细胞学检查，每六个月进行一次影像学检查。两年后每六个月进行一次膀胱镜检查和尿细胞学检查，每年进行一次影像学检查。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
