成人浆细胞疾病登记研究（PCD Registry）
研究主要目标是建立 PCD 患者登记库，并让参与患者在入组时完成一次评估，随后纵向重复评估；次要目标包括收集患者诊疗模式等信息以支持未来研究，以及储存血样用于后续经 IRB 批准的 p16INK4a 等标志物研究
基本信息
资源简介
成人浆细胞疾病登记研究（PCD Registry）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为成人浆细胞疾病（PCD）登记研究，覆盖 Multiple Myeloma、Amyloidosis、Cryoglobulinemia、Castleman's Disease、轻链沉积病、重链沉积病、POEMS 综合征及 Smoldering Multiple Myeloma 等病种。研究主要目标是建立 PCD 患者登记库，并让参与患者在入组时完成一次评估，随后纵向重复评估；次要目标包括收集患者诊疗模式等信息以支持未来研究，以及储存血样用于后续经 IRB 批准的 p16INK4a 等标志物研究。该数据可用于描述疾病分布、纵向随访及支撑浆细胞疾病相关预测性研究（来源 clinicalt。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：Multiple Myeloma、Amyloidosis、Cryoglobulinemia、Castleman's Disease、Light Chain Deposition Disease、Heavy Chain Deposition Disease、Polyneuropathy Organomegaly Endocrinopathy Monoclonal Gammopathy and Skin Changes、Smoldering Multiple Myeloma。目标：主要目标 1. 建立 PCD 患者登记库（称为 PCD Registry） 2. 让参与患者在入组时完成一次评估，并随时间纵向重复评估。次要目标 1. 收集信息，包括患者诊疗模式，以支持未来在 PCD 人群中的研究。具体研究问题将在另行经 IRB 审查的方案中探讨。 2. 储存血样用于未来涉及成人 PCD 的研究，特别是检测 p16INK4a 及其他将在未来另行经 IRB 批准方案中指定的标志物，作为具体研究
【主题与分类】
主题标签：Multiple Myeloma、Amyloidosis、Cryoglobulinemia、Castleman's Disease、Light Chain Deposition Disease、Heavy Chain Deposition Disease、Smoldering Multiple Myeloma、Plasma Cell Leukemia。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03717844
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03717844
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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：多发性骨髓瘤、淀粉样变性、冷球蛋白血症、Castleman病、轻链沉积病、重链沉积病、多发性神经病-器官肿大-内分泌病-单克隆丙种球蛋白病-皮肤改变综合征、冒烟型多发性骨髓瘤。目的：主要目标 1. 建立一个PCD患者登记库（称为PCD登记库）。2. 使参与患者在入组时完成一次评估，并随时间纵向重复该评估。次要目标 1. 收集信息，包括患者诊疗模式，以支持未来在PCD人群中的研究。具体研究问题将在另行经IRB审查的方案中探讨。2. 储存血液样本以供未来涉及成人PCD患者的研究使用，特别是检测p16INK4a及其他标志物，这些标志物将在未来另行经IRB批准的具体研究方案中根据确定的研究问题予以明确。
大纲：患者在基线时完成一次评估，随后进行纵向随访评估，该评估涉及多学科跨领域的综合评定，包括患者的功能状态（在家中及社区独立生活的能力）、合并症、认知、心理状态、社会功能与支持、用药审查以及营养状况。同时还会查阅患者的病历。
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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