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

基本信息
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
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/NCT03233711
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: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
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。




