评估RP902片安全性和有效性的研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov，主题为评估RP902片在阿尔茨海默病（AD）源性轻度认知障碍（MCI）受试者中的初步疗效，并为III期研究提供设计依据
基本信息
资源简介
评估RP902片安全性和有效性的研究
该数据集对应一项在clinicaltrials.gov登记的临床试验信息，英文名称为“To Evaluate the Safety and Efficacy of RP902 Tablets”，中文主题为评估RP902片在阿尔茨海默病（AD）源性轻度认知障碍（MCI）受试者中的初步疗效，并为III期研究提供设计依据。数据集归类于神经系统疾病下的阿尔茨海默病方向，主题标签为Mild Cognitive Impairment (MCI)。其核心内容围绕一项II期临床研究展开，涉及研究目的、受试人群、样本量、研究中心分布、研究周期与阶段安排等关键信息，可用于了解该试验的基本设计与实施框架。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于阿尔茨海默病（AD）源性轻度认知障碍（MCI）这一疾病阶段。研究旨在评估RP902片在相关受试者中的初步疗效，并为后续III期研究提供设计依据。从疾病领域看，其归属于神经系统疾病中的阿尔茨海默病方向，主题标签明确指向轻度认知障碍（MCI）。该研究处于II期临床阶段，意味着其主要目标并非确证性疗效评价，而是为更大规模的III期研究探索设计基础与初步证据。
【数据内容】
数据集内容主要涵盖该临床试验的设计与实施信息。研究计划入组360名受试者，并在中国约50个研究中心开展。研究包括筛选期和双盲治疗期两个主要阶段：筛选期最长可达4周；双盲治疗期为48周。在完成48周双盲治疗期后，受试者可以选择继续进入扩展治疗期，扩展治疗期为96周，或者接受安全性随访，安全性随访为末次给药后4周。上述信息构成了该数据集关于研究周期、阶段安排和受试者流程的核心内容。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述中提供了研究条件、研究目的、受试者规模、研究中心数量与地点、研究阶段及随访安排等信息。数据集本身是对该登记信息的整理与呈现，未涉及额外的数据采集方式、采集工具或原始数据字段的说明。
【适用场景】
该数据集适用于需要了解RP902片在阿尔茨海默病源性轻度认知障碍中II期临床研究设计概况的场景。例如，可用于检索该试验的受试人群、研究规模、研究中心分布、研究周期与阶段安排等基本信息，也可用于为相关疾病领域的临床研究设计提供参考背景。其主题标签和分类有助于在神经系统疾病与阿尔茨海默病方向下进行数据归集与检索。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07579884
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
条件：轻度认知障碍（MCI）。本研究旨在评估RP902片在阿尔茨海默病（AD）源性轻度认知障碍（MCI）受试者中的初步疗效，并为III期研究提供设计依据。本II期研究计划入组360名受试者，将在中国约50个研究中心开展。研究包括筛选期（最长4周）和双盲治疗期（48周）。完成48周双盲治疗期后，受试者可选择继续进入扩展治疗期（96周）或接受安全性随访（末次给药后4周）。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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。
