吉西他滨气雾剂治疗实体瘤及肺转移患者的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于吉西他滨气雾剂治疗实体瘤及肺转移患者的研究。覆盖骨与关节软骨恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、独立原发多部位恶性肿瘤、唇口腔及咽部恶性肿瘤、男性生殖器官恶性肿瘤、间皮与软组织恶性肿瘤、呼吸及胸腔内器官恶性肿瘤、甲状腺及其他内分泌腺恶性肿瘤

基本信息
资源简介
吉西他滨气雾剂治疗实体瘤及肺转移患者的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项关于吉西他滨气雾剂治疗实体瘤及肺转移患者的研究。覆盖骨与关节软骨恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、独立原发多部位恶性肿瘤、唇口腔及咽部恶性肿瘤、男性生殖器官恶性肿瘤、间皮与软组织恶性肿瘤、呼吸及胸腔内器官恶性肿瘤、甲状腺及其他内分泌腺恶性肿瘤等。研究按入组时间分配吉西他滨剂量水平,最多测试6个剂量水平,每个剂量水平最多入组3名受试者,首组接受最低剂量,若无不可耐受副作用则后续组接受更高剂量。可用于分析剂量递增设计与安全性预测(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:骨与关节软骨恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、独立(原发)多部位恶性肿瘤、唇口腔及咽部恶性肿瘤、男性生殖器官恶性肿瘤、间皮与软组织恶性肿瘤、呼吸及胸腔内器官恶性肿瘤、甲状腺及其他内分泌腺恶性肿瘤。研究药物给药:如果您被认定符合参加本研究的条件,将根据您加入本研究的时间被分配到一个吉西他滨剂量水平。将测试最多6个吉西他滨剂量水平。每个剂量水平最多入组3名受试者。第一组受试者将接受最低剂量水平。如果没有不可耐受的副作用,每个新组将接受比前一组更高的剂量。
【主题与分类】
主题标签:Malignant Neoplasms of Urinary Tract。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03093909
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03093909
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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:骨及关节软骨恶性肿瘤、女性生殖器官恶性肿瘤、独立性(原发性)多部位恶性肿瘤、唇口腔及咽部恶性肿瘤、男性生殖器官恶性肿瘤、间皮及软组织恶性肿瘤、呼吸及胸腔内器官恶性肿瘤、甲状腺及其他内分泌腺恶性肿瘤。研究药物给药:如果您符合本研究的入选条件,将根据您加入本研究的时间被分配至某一吉西他滨剂量组。最多将测试6个吉西他滨剂量水平。每个剂量水平最多入组3名受试者。第一组受试者将接受最低剂量水平。如果没有观察到不可耐受的副作用,每个新组将接受比前一组更高的剂量。这一过程将持续进行,直至找到吉西他滨的最高可耐受剂量。每个研究周期为28天。您将每周2次通过雾化吸入方式使用吉西他滨,持续4周(28天)。治疗将在MD Anderson进行。
将使用一种称为雾化器的机器来制备吉西他滨雾化液。研究人员将向您提供防护用品以及如何接受治疗的说明。您将通过雾化器的口含器吸入药物雾化液。研究人员将告知您哪些天接受研究药物。如果医生认为继续用药对您最有利,您最多可继续接受研究药物12个周期。研究时长:您最多可继续接受研究药物12个周期。如果疾病恶化、出现无法耐受的副作用,或您无法遵循研究指导,您将不能再继续接受研究药物。如果您在研究前或研究期间出现了肺部以外的肿瘤,且医生认为继续用药对您最有利,您可以在继续接受研究药物的同时,接受局部控制治疗(如放疗或手术),这可能有助于控制疾病。您将签署一份单独的知情同意书,其中会说明这些操作及其风险。如果您和您
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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