Radscopal放疗联合免疫治疗用于不适合化疗的新诊断转移性鼻咽癌：单中心、开放标签、II期研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07756190

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：鼻咽癌（NPC）、转移性鼻咽癌。RADIANCE试验计划入组不适合化疗的新发转移性鼻咽癌患者（AJCC第9版，TxNxM1）。受试者将接受Radscopal放疗，包括对原发灶的低剂量放疗和对远处转移灶的立体定向体部放疗，联合信迪利单抗和伊匹木单抗。本研究将评估原发灶的客观缓解率、以无进展生存期和总生存期衡量的全身疾病控制情况，以及该治疗方案的安全性和耐受性。本研究旨在回答的主要问题是：该治疗能否在不适合化疗的患者中提高疗效且安全性可接受？Radscopal放疗能否增强全身抗肿瘤免疫，Radscopal缓解率是多少？哪些临床和免疫因素与Radscopal效应相关，该效应可能涉及哪些机制？

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。