苹果酸舒尼替尼或丙戊酸预防高危葡萄膜黑色素瘤转移
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对高危葡萄膜黑色素瘤患者的临床试验信息,覆盖睫状体与脉络膜黑色素瘤、虹膜黑色素瘤及不同分期的眼内黑色素瘤

基本信息
资源简介
苹果酸舒尼替尼或丙戊酸预防高危葡萄膜黑色素瘤转移
该数据集来自 clinicaltrials.gov,收录一项针对高危葡萄膜黑色素瘤患者的临床试验信息,覆盖睫状体与脉络膜黑色素瘤、虹膜黑色素瘤及不同分期的眼内黑色素瘤。研究评估辅助使用苹果酸舒尼替尼和丙戊酸不同疗程对总生存期与无复发生存期的影响,可用于了解该人群辅助治疗的研究设计与生存结局,支持预后预测相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:睫状体与脉络膜黑色素瘤(中/大型)、睫状体与脉络膜黑色素瘤(小型)、虹膜黑色素瘤、I期眼内黑色素瘤、IIA期眼内黑色素瘤、IIB期眼内黑色素瘤、IIIA期眼内黑色素瘤、IIIB期眼内黑色素瘤。主要目标:I. 评估辅助使用苹果酸舒尼替尼(sunitinib)和辅助使用丙戊酸6个月对改善高危葡萄膜黑色素瘤患者2年总生存期(OS)的疗效。(队列1)II. 评估辅助使用舒尼替尼12个月对改善高危葡萄膜黑色素瘤患者1.5年无复发生存期(RFS)的疗效。(队列2)III. 评估舒尼替尼与丙戊酸联合使用12个月是否改善高危葡萄膜黑色素瘤患者的2年无复发生存期(RFS)。(队列3)次要目标
【主题与分类】
主题标签:Iris Melanoma、Stage I Intraocular Melanoma、Stage IIA Intraocular Melanoma、Stage IIB Intraocular Melanoma、Stage IIIA Intraocular Melanoma、Stage IIIB Intraocular Melanoma、Stage IIIC Intraocular Melanoma、Stage I Uveal Melanoma AJCC V7、Stage II Uveal Melanoma AJCC V7、Stage III Uveal Melanoma AJCC V7。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02068586
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02068586
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:睫状体和脉络膜黑色素瘤,中/大型,睫状体和脉络膜黑色素瘤,小型,虹膜黑色素瘤,I期眼内黑色素瘤,IIA期眼内黑色素瘤,IIB期眼内黑色素瘤,IIIA期眼内黑色素瘤,IIIB期眼内黑色素瘤。主要目标:I. 评估辅助使用苹果酸舒尼替尼(舒尼替尼)和辅助使用丙戊酸6个月对高危葡萄膜黑色素瘤患者2年总生存期(OS)改善的疗效。(队列1)II. 评估辅助使用舒尼替尼12个月对高危葡萄膜黑色素瘤患者1.5年无复发生存期(RFS)改善的疗效。(队列2)III. 评估舒尼替尼和丙戊酸联合使用12个月是否改善高危葡萄膜黑色素瘤患者的2年无复发生存期(RFS)。(队列3)次要目标:I. 评估辅助使用舒尼替尼(就RFS而言)和辅助使用丙戊酸6个月在预防高危葡萄膜黑色素瘤患者远端转移发生方面的疗效。(队列1)II.
评估辅助性舒尼替尼在高危葡萄膜黑色素瘤患者中按总生存期(OS)衡量、使用12个月的疗效。(队列2)III. 评估辅助性舒尼替尼联合丙戊酸在高危葡萄膜黑色素瘤患者中按OS衡量的疗效。(队列3)IV. 确认6个月辅助性舒尼替尼和辅助性丙戊酸的安全性和耐受性。(队列1)V. 确认12个月辅助性舒尼替尼的安全性和耐受性。(队列2)VI. 确认12个月辅助性舒尼替尼和丙戊酸的安全性和耐受性。(队列3)次要目标:I. 确定血液髓源性抑制细胞(MDSCs)浓度及其他炎性细胞因子是否与OS和无复发生存期(RFS)相关。方案概要:患者被分配至3个队列中的1个。队列1:参与者被随机分配至2个组中的1个。组I:患者在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每日口服(PO)苹果酸舒尼替尼,持续6个月。组II:患者每日口服丙戊酸,持续6个月,在
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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