Nivolumab用于高危II-IIIB期肛管癌联合模式治疗后的治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高危II-IIIB期肛管癌患者在接受标准联合模式治疗(CMT)后使用Nivolumab与观察对比的临床研究

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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医学影像预测Anal Basaloid CarcinomaAnal Canal Cloacogenic CarcinomaAnal Margin Squamous Cell CarcinomaStage IIB Anal Cancer AJCC v8Stage III Anal Cancer AJCC v8
Nivolumab After Combined Modality Therapy in Treating Patients With High Risk Stage II-IIIB Anal Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Nivolumab用于高危II-IIIB期肛管癌联合模式治疗后的治疗

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高危II-IIIB期肛管癌患者在接受标准联合模式治疗(CMT)后使用Nivolumab与观察对比的临床研究。覆盖肛管基底样癌、肛管泄殖腔源性癌、肛缘鳞状细胞癌及AJCC v8 IIB、III期肛管癌。主要目标是评估Nivolumab能否改善无病生存期(DFS),次要目标包括客观缓解率、严重毒性间隔、无结肠造口生存期、总生存期和毒性。数据可用于肿瘤免疫治疗疗效预测与生存分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛管基底样癌、肛管泄殖腔源性癌、肛缘鳞状细胞癌、IIB期肛管癌AJCC v8、III期肛管癌AJCC v8。主要目标:I. 评估高危肛管癌患者在接受联合模式治疗(CMT)后使用nivolumab与观察相比是否能改善无病生存期(DFS)。次要目标:I. 在高危肛管癌患者中比较联合模式治疗(CMT)后使用nivolumab与观察:Ia. 客观缓解率(完全缓解[CR]和部分缓解[PR])、疾病稳定和进展。Ib. 严重毒性间隔。Ic. 无结肠造口生存期。Id. 总生存期。Ie. 毒性。大纲:接受标准CMT的患者被随机分配到2个组之一。A组:患者在研究中接受nivolumab静脉注射(IV)。B组:患者接受

【主题与分类】

主题标签:Anal Basaloid Carcinoma、Anal Canal Cloacogenic Carcinoma、Anal Margin Squamous Cell Carcinoma、Stage IIB Anal Cancer AJCC v8、Stage III Anal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03233711

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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:肛管基底样癌、肛管泄殖腔源性癌、肛缘鳞状细胞癌、AJCC第8版IIB期肛管癌、AJCC第8版III期肛管癌。主要目的:I. 评估在高危肛管癌患者中,联合模式治疗(CMT)后使用纳武利尤单抗治疗与观察相比是否能改善无病生存期(DFS)。次要目的:I. 在高危肛管癌患者中,比较联合模式治疗(CMT)后使用纳武利尤单抗与观察在以下方面的差异:Ia. 客观缓解率(完全缓解[CR]和部分缓解[PR])、疾病稳定和疾病进展。Ib. 严重毒性间隔时间。Ic. 无结肠造口生存期。Id. 总生存期。Ie. 毒性。大纲:接受标准CMT的患者被随机分配到2个组中的1组。A组:患者在研究期间接受纳武利尤单抗静脉注射(IV)。B组:患者在研究期间接受观察。患者在整个研究期间接受乙状结肠镜检查、结肠镜检查或肛门镜检查、直肠镜检查或直肠指检、X线检查、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、活检和血液样本采集。

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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