Eflornithine 用于预防既往治疗过的早期皮肤癌患者再发皮肤癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Eflornithine(DFMO)用于预防既往治疗过的早期皮肤癌患者再发皮肤癌,属于肿瘤/皮肤癌领域

University of Wisconsin, MadisonUniversity of Wisconsin, Madison
clinicaltrials
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其他预测Non-melanomatous Skin Cancer
Eflornithine to Prevent Skin Cancer in Patients With Previously Treated Early Stage Skin Cancer

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Eflornithine 用于预防既往治疗过的早期皮肤癌患者再发皮肤癌

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Eflornithine(DFMO)用于预防既往治疗过的早期皮肤癌患者再发皮肤癌,属于肿瘤/皮肤癌领域。源站描述显示研究对象为既往接受过治疗的 0、I 或 II 期基底细胞或鳞状细胞皮肤癌患者,比较 DFMO 与安慰剂对新发皮肤癌发生率的影响,并评估 TPA 诱导的鸟氨酸脱羧酶活性抑制、皮肤多胺水平抑制作为中间标志物,以及长期毒性。研究设计为随机、双盲、安慰剂对照、多中心试验。可用于皮肤癌化学预防相关的预测建模与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非黑色素瘤性皮肤癌。目的:I. 比较既往接受过治疗的 0、I 或 II 期基底细胞或鳞状细胞皮肤癌患者接受 eflornithine(DFMO)与安慰剂治疗后新发皮肤癌的发生率。II. 确定抑制 TPA 诱导的鸟氨酸脱羧酶活性是否可作为这些患者对 DFMO 反应的中间标志物。III. 确定抑制皮肤多胺水平是否可作为这些患者对 DFMO 反应的中间标志物。IV. 评估该治疗在这些患者中的长期毒性作用。概要:这是一项随机、双盲、安慰剂对照、多中心研究。患者前 4 周每日口服安慰剂。服用安慰剂依从性达 80-100% 的患者被随机分配到两个治疗组之一。第 I 组:患者每日口服 eflornithine(DFMO)。第 II 组:患者再次

【主题与分类】

主题标签:Non-melanomatous Skin Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00005884

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    • 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:非黑色素瘤性皮肤癌。目的:I. 比较既往接受过治疗的0期、I期或II期基底细胞或鳞状细胞皮肤癌患者,在接受依氟鸟氨酸(DFMO)与安慰剂治疗后新发皮肤癌的比率。II. 确定抑制TPA诱导的鸟氨酸脱羧酶活性是否可作为这些患者对DFMO反应的中介标志物。III. 确定抑制皮肤多胺水平是否可作为这些患者对DFMO反应的中介标志物。IV. 评估该治疗在这些患者中的长期毒性效应。概述:这是一项随机、双盲、安慰剂对照、多中心研究。患者前4周每日接受口服安慰剂。服用安慰剂依从性达80-100%的患者被随机分配至两个治疗组之一。第一组:患者每日接受口服依氟鸟氨酸(DFMO)。第二组:患者每日接受口服安慰剂。在未出现不可接受毒性的情况下,治疗持续3-5年。研究期间发生皮肤癌的患者接受手术切除,并继续在原随机分配的治疗组中接受治疗。

患者在第5年之前每6个月随访一次。预计入组人数:本研究将在2年内共入组334例患者(每组167例)。

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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