美法仑隔离肢体灌注治疗IIIB-IV期黑色素瘤或肉瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项前瞻性试验，针对不可切除的肢体黑色素瘤（或其他皮肤癌，包括但不限于 Merkel 细胞癌）或软组织肉瘤患者，采用美法仑热隔离肢体灌注（ILP）治疗
基本信息
资源简介
美法仑隔离肢体灌注治疗IIIB-IV期黑色素瘤或肉瘤
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项前瞻性试验，针对不可切除的肢体黑色素瘤（或其他皮肤癌，包括但不限于 Merkel 细胞癌）或软组织肉瘤患者，采用美法仑热隔离肢体灌注（ILP）治疗。主要目标是评估总缓解率（完全缓解与部分缓解）；次要目标包括评估区域热疗达成、动脉血气、止血带时间等技术参数与肿瘤缓解的关联，以及晚期肢体黑色素瘤患者的复发时间和无进展生存期（PFS）。可用于肿瘤治疗反应与预后相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：皮肤基底细胞癌、皮肤小汗腺癌、复发性成人软组织肉瘤、复发性黑色素瘤、复发性皮肤癌、皮肤鳞状细胞癌、III期成人软组织肉瘤、IIIB期黑色素瘤。主要目标：I. 这项前瞻性试验将评估接受美法仑热隔离肢体灌注（ILP）治疗的不可切除肢体黑色素瘤（或其他皮肤癌，包括但不限于 Merkel 细胞癌）或软组织肉瘤患者的总缓解率，包括完全缓解和部分缓解。次要目标：I. 评估技术参数，包括区域热疗的达成、动脉血气（ABG）、止血带时间及其与肿瘤缓解的关联。II. 评估晚期肢体黑色素瘤患者的复发时间和无进展生存期（PFS）。
【主题与分类】
主题标签：Basal Cell Carcinoma of the Skin、Eccrine Carcinoma of the Skin、Recurrent Adult Soft Tissue Sarcoma、Recurrent Melanoma、Recurrent Skin Cancer、Squamous Cell Carcinoma of the Skin、Stage III Adult Soft Tissue Sarcoma、Stage IIIB Melanoma、Stage IIIC Melanoma、Stage IV Adult Soft Tissue Sarcoma。本站分类：肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02507076
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02507076
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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：皮肤基底细胞癌、皮肤小汗腺癌、复发性成人软组织肉瘤、复发性黑色素瘤、复发性皮肤癌、皮肤鳞状细胞癌、III期成人软组织肉瘤、IIIB期黑色素瘤。主要目标：I. 这项前瞻性试验将评估无法切除的肢体黑色素瘤（或其他皮肤癌，包括但不限于梅克尔细胞癌）或软组织肉瘤患者接受高温隔离肢体灌注（ILP）联合美法仑治疗后的总缓解率，包括完全缓解和部分缓解。次要目标：I. 评估技术参数，包括区域高温的实现、动脉血气（ABG）、止血带时间及其与肿瘤缓解的关联。II. 评估接受ILP联合美法仑治疗后达到完全缓解的晚期肢体黑色素瘤或肉瘤患者的复发时间和无进展生存期（PFS）。III. 评估局限于肢体的晚期黑色素瘤或肉瘤患者接受ILP联合美法仑治疗后的总生存率和生存持续时间。IV.
评估接受美法仑ILP治疗患者的生活质量（QOL）评分。概要：患者接受美法仑静脉注射（IV）ILP治疗，持续60分钟。研究治疗完成后，对患者进行随访，前2年每3个月一次，随后1年每4个月一次，此后定期随访。
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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