Sym024 单药及联合 Sym021 治疗晚期实体瘤恶性肿瘤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04672434

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

条件：转移性癌症，实体瘤。本研究第1部分将评估Sym024在实体瘤恶性肿瘤患者中的安全性和耐受性，以确定最大耐受剂量（MTD）（或最大给药剂量[MAD]）和/或选定剂量。本研究第2部分将评估Sym024与Sym021联合给药时在实体瘤恶性肿瘤患者中的安全性和耐受性，以确定MTD（或MAD）和/或选定剂量。本研究第2a部分将评估Sym024在第1周期首次作为单药给药（安全性导入期）后，于第2周期及后续周期与Sym021联合给药时的安全性和耐受性。本研究第3部分将评估Sym024单药或与Sym021联合给药在实体瘤恶性肿瘤扩展队列患者中的安全性。2024年4月：以上为试验开始时的研究设计。根据方案，实施第3部分需要修订方案。然而，由于决定不纳入第3部分，因此从未进行修订。

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。