莫美替尼对比最佳可用疗法治疗接受过芦可替尼的原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化或原发性血小板增多症后骨髓纤维化贫血或血小板减少受试者疗效的3期随机研究
知识之桥是一个门户网站，您可以在此展示您的科学成就。主题标签：肿瘤、原发性骨髓纤维化、Momelotinib、Ruxolitinib、3期随机研究、贫血、血小板减少
基本信息
资源简介
莫美替尼对比最佳可用疗法治疗接受过芦可替尼的原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化或原发性血小板增多症后骨髓纤维化贫血或血小板减少受试者疗效的3期随机研究
该数据集对应的是一项针对原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化或原发性血小板增多症后骨髓纤维化的贫血或血小板减少受试者的3期随机研究，评估Momelotinib与最佳可用疗法在既往接受过Ruxolitinib治疗人群中的疗效。数据集归类于肿瘤领域下的原发性骨髓纤维化方向，来源站为mostwiedzy.pl，该站以“知识之桥”为定位，是一个供科研人员展示科学成就的门户。数据集主题标签涵盖肿瘤、原发性骨髓纤维化、Momelotinib、Ruxolitinib、3期随机研究、贫血与血小板减少，整体围绕骨髓纤维化治疗领域的临床研究信息展开。
【数据集背景】
该数据集所依托的研究背景聚焦于骨髓纤维化患者的治疗选择问题。研究针对的是原发性骨髓纤维化、真性红细胞增多症后骨髓纤维化以及原发性血小板增多症后骨髓纤维化患者，且入组人群限定为贫血或血小板减少、并已接受过Ruxolitinib治疗的受试者。在这一背景下，研究采用3期随机设计，比较Momelotinib与最佳可用疗法的疗效。数据集所属分类为肿瘤 / 原发性骨髓纤维化，主题标签中同时包含Momelotinib、Ruxolitinib、3期随机研究、贫血、血小板减少等关键词，反映出其关注的核心临床问题与药物对照关系。
【数据内容】
数据内容围绕上述3期随机研究展开，涉及Momelotinib与最佳可用疗法在特定骨髓纤维化受试者人群中的疗效评估。主题标签所列的肿瘤、原发性骨髓纤维化、Momelotinib、Ruxolitinib、3期随机研究、贫血、血小板减少等要素，构成了数据集内容的基本维度。关于具体的变量字段、样本量、疗效指标数值、随访时长等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于mostwiedzy.pl。该站点的定位是“知识之桥”，是一个供科研人员展示其科学成就的门户网站。数据集通过该门户呈现，属于肿瘤与原发性骨髓纤维化方向的研究资料。除来源站及其门户性质外，关于数据采集的具体方法、时间范围、采集机构等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与原发性骨髓纤维化临床研究相关的场景，尤其是涉及Momelotinib与最佳可用疗法对照、3期随机研究设计、以及贫血或血小板减少且既往接受过Ruxolitinib治疗的受试者人群的学术展示与信息参考。其主题标签所覆盖的肿瘤、原发性骨髓纤维化、贫血、血小板减少等方向，可作为相关领域研究检索与知识展示的线索。关于更具体的应用场景与使用目的，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来自“知识之桥”这一科研成就展示门户，其内容定位于科学成果的呈现。关于数据质量评估、完整性、准确性验证、样本代表性以及使用限制等具体信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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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。
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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
Gdański Uniwersytet Medyczny (2021). Primary myelofibrosis - Male, 66 - Tissue image [11290630017293921] [Dataset]. http://doi.org/10.34808/7fpk-3893
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
