原发性内脏肿瘤和/或继发性内脏定位患者的电化学治疗(ECT),任何组织学类型

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于原发性内脏肿瘤和/或继发性内脏定位患者的电化学治疗(ECT),覆盖任何组织学类型

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clinicaltrials
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其他预测Primary Visceral Tumors of Any HistotypeVisceral LesionsLiver CancerLiver Metastasis Colon CancerMelanomaPrimary Pancreatic TumorRetroperitoneal SarcomaMerkel Cell CarcinomaSquamous Cell CarcinomaNon-melanoma Skin Cancer
Electrochemotherapy (ECT) in Patients With Primary Visceral Tumors and/or Secondary Visceral Localizations, of Any Histotype

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

原发性内脏肿瘤和/或继发性内脏定位患者的电化学治疗(ECT),任何组织学类型

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于原发性内脏肿瘤和/或继发性内脏定位患者的电化学治疗(ECT),覆盖任何组织学类型。研究特别关注肝癌、结直肠癌肝转移、黑色素瘤、原发性胰腺肿瘤、腹膜后肉瘤,以及黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌(Merkel 细胞癌、鳞状细胞癌)引起的腹部和/或腹膜定位。这是一项单中心临床研究,计划入组至少 24 例内脏原发或继发定位的患者。数据可用于分析 ECT 在此类患者中的治疗反应、安全性及预后相关因素,支持肿瘤治疗领域的预测建模与临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:任何组织学类型的原发性内脏肿瘤、内脏病变、肝癌、结肠癌肝转移、黑色素瘤、原发性胰腺肿瘤、腹膜后肉瘤、腹部和/或腹膜定位。这是一项单中心临床研究,入组至少 24 例内脏原发或继发定位、任何组织学类型的患者,特别涉及肝癌、结直肠癌肝转移和黑色素瘤、原发性胰腺肿瘤、腹膜后肉瘤、来自黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌(Merkel 细胞癌、鳞状细胞癌)的腹部和/或腹膜定位。

【主题与分类】

主题标签:Primary Visceral Tumors of Any Histotype、Visceral Lesions、Liver Cancer、Liver Metastasis Colon Cancer、Melanoma、Primary Pancreatic Tumor、Retroperitoneal Sarcoma、Merkel Cell Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma、Non-melanoma Skin Cancer。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06753136

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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。

数据说明

疾病范围:任何组织学类型的原发性内脏肿瘤、内脏病变、肝癌、结肠癌肝转移、黑色素瘤、原发性胰腺肿瘤、腹膜后肉瘤、腹部和/或腹膜病灶。这是一项单中心临床研究,计划入组至少24例内脏原发或继发病灶患者,组织学类型不限,特别关注肝癌、结直肠癌肝转移和黑色素瘤、原发性胰腺肿瘤、腹膜后肉瘤、黑色素瘤及非黑色素瘤皮肤癌(梅克尔细胞癌、鳞状细胞癌)的腹部和/或腹膜病灶。

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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