拉帕替尼治疗复发和/或转移性腺样囊性癌或其他涎腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦拉帕替尼(GW572016)治疗复发和/或转移性涎腺癌的临床试验,涵盖高级别涎腺癌、高级别涎腺黏液表皮样癌、低级别涎腺癌、低级别涎腺黏液表皮样癌、复发性口腔腺样囊性癌、复发性涎腺癌、涎腺腺泡细胞瘤及涎腺腺癌等病种
基本信息
资源简介
拉帕替尼治疗复发和/或转移性腺样囊性癌或其他涎腺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦拉帕替尼(GW572016)治疗复发和/或转移性涎腺癌的临床试验,涵盖高级别涎腺癌、高级别涎腺黏液表皮样癌、低级别涎腺癌、低级别涎腺黏液表皮样癌、复发性口腔腺样囊性癌、复发性涎腺癌、涎腺腺泡细胞瘤及涎腺腺癌等病种。主要目的是通过客观缓解率评估抗肿瘤活性,次要目的包括缓解持续时间、疾病稳定率与持续时间、无进展生存、中位生存及总生存率,并估计药物在其他表皮生长因子受体相关肿瘤中的活性。可用于肿瘤治疗反应与生存预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高级别涎腺癌、高级别涎腺黏液表皮样癌、低级别涎腺癌、低级别涎腺黏液表皮样癌、复发性口腔腺样囊性癌、复发性涎腺癌、涎腺腺泡细胞瘤、涎腺腺癌。主要目的:I. 使用客观缓解率(部分缓解和完全缓解)确定GW572016在复发和/或转移性涎腺腺样囊性癌中的抗肿瘤活性。次要目的:I. 确定GW572016在复发和/或转移性涎腺腺样囊性癌中客观缓解的持续时间、疾病稳定的发生率和持续时间、无进展生存率、中位生存率和总生存率。II. 估计GW572016在其他表皮生长因子受
【主题与分类】
主题标签:High-grade Salivary Gland Carcinoma、Low-grade Salivary Gland Carcinoma、Recurrent Salivary Gland Cancer、Salivary Gland Acinic Cell Tumor、Salivary Gland Adenocarcinoma、Salivary Gland Adenoid Cystic Carcinoma。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00095563
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00095563
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- 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
疾病类型:高级别涎腺癌、高级别涎腺黏液表皮样癌、低级别涎腺癌、低级别涎腺黏液表皮样癌、复发性口腔腺样囊性癌、复发性涎腺癌、涎腺腺泡细胞瘤、涎腺腺癌。主要目标:I. 通过客观缓解率(部分缓解和完全缓解)确定GW572016在复发性和/或转移性涎腺腺样囊性癌中的抗肿瘤活性。次要目标:I. 确定GW572016在复发性和/或转移性涎腺腺样囊性癌中客观缓解的持续时间、疾病稳定的发生率和持续时间、无进展生存率、中位生存率和总生存率。II. 通过客观缓解率(部分缓解和完全缓解)评估GW572016在其他过表达表皮生长因子受体(EGFR)和/或erbB2的涎腺恶性肿瘤中的抗肿瘤活性。III. 记录GW572016在这些患者群体中的安全性和耐受性。三级目标:I.
探讨肿瘤标本中EGFR和/或erbB2表达的基线水平差异及受体磷酸化状态是否能预测治疗结局。II. 探讨GW572016对肿瘤标本中EGFR和/或erbB2通路激活的抑制作用是否与临床结局相关。III. 确定GW572016达到的稳态水平及其与临床和实验室相关终点的相关性。大纲:这是一项非随机、开放标签、多中心研究。患者在第1-28天每日口服一次拉帕替尼。在没有不可接受的毒性或疾病进展的情况下,每28天重复一个疗程。对患者进行生存随访。
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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