伊立替康联合顺铂治疗胃肠道高级别神经内分泌癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为伊立替康联合顺铂治疗胃肠道高级别神经内分泌癌。源站描述涉及治疗前的血液与尿液检查、胸部 X 光、心电图和 CT 扫描,以及育龄女性需血妊娠试验阴性;治疗阶段经静脉给予伊立替康和顺铂,持续 4 小时,每周一次连续 2 周,随后 7 天不给药,构

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像Gastrointestinal CancerCarcinoma, Neuroendocrine
Irinotecan and Cisplatin for High Grade Neuroendocrine Carcinoma of the Gastrointestinal Tract

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

伊立替康联合顺铂治疗胃肠道高级别神经内分泌癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为伊立替康联合顺铂治疗胃肠道高级别神经内分泌癌。源站描述涉及治疗前的血液与尿液检查、胸部 X 光、心电图和 CT 扫描,以及育龄女性需血妊娠试验阴性;治疗阶段经静脉给予伊立替康和顺铂,持续 4 小时,每周一次连续 2 周,随后 7 天不给药,构成 3 周一个周期,周期重复直至肿瘤继续生长;治疗期间每 3 周随访一次以检查副作用和疾病状态。可用于了解该治疗方案的研究设计与随访安排(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃肠道癌、癌、神经内分泌肿瘤。伊立替康和卡铂均为常用于治疗癌症的药物。治疗开始前,患者将接受血液检查(约4茶匙)和尿液检查。患者将接受胸部X光检查、心电图(ECG——一种测量心脏电活动的检查)以及计算机断层扫描(CT)。有生育能力的女性必须血妊娠试验阴性。研究期间,患者将每周一次、连续2周经静脉接受伊立替康和顺铂,输注时间超过4小时。随后7天不给予任何治疗。这3周为一个周期。除非肿瘤继续生长,否则将重复周期。治疗期间,患者将每3周进行随访,以检查任何副作用和疾病状态。随访可由您当地医生或研究医生进行。但是,与研究医生的访视应至少每9周安排一次。如果疾病恶化或您出现任何无法耐受的副作用,您将被退出研究。这是一项研究性研究。伊立替康和顺铂均已获FDA批准并可商业获得。约36名患者将参与该研究。所有患者将在M.D. Anderson入组。

【主题与分类】

主题标签:Gastrointestinal Cancer、Carcinoma, Neuroendocrine。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00353015

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    • 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

疾病:胃肠道癌症、癌、神经内分泌肿瘤。伊立替康和卡铂均为常用的癌症治疗药物。治疗开始前,患者将接受血液检查(约4茶匙)和尿液检查。患者将接受胸部X光检查、心电图(ECG——一种测量心脏电活动的检查)以及计算机断层扫描(CT)。有生育能力的女性必须血妊娠试验阴性。研究期间,患者将接受伊立替康和顺铂静脉输注,输注时间超过4小时,每周一次,连续2周。随后7天不给予任何治疗。这3周为一个周期。除非肿瘤持续生长,否则将重复周期。治疗期间,患者将每3周进行一次随访,以检查任何副作用和疾病状态。随访可由您当地的医生或研究医生进行。但是,与研究医生的访视应至少每9周安排一次。如果疾病恶化或您出现任何无法耐受的副作用,您将被退出研究。这是一项研究性研究。

伊立替康和顺铂均已获得FDA批准并可在市场上购得。大约36名患者将参与该研究。所有患者将在M.D. Anderson招募。

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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