TY-9591 治疗 EGFR 突变晚期 NSCLC 伴脑转移患者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 TY-9591 用于 EGFR 突变晚期非小细胞肺癌(NSCLC)伴脑转移患者的研究

TYK Medicines, IncTYK Medicines, Inc
clinicaltrials
浏览 10
其他预测NSCLCEGFR Activating MutationBrain Metastases
其他TY-9591 in the Patients With EGFR Mutations in Advanced NSCLC With Brain Metastases

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

TY-9591 治疗 EGFR 突变晚期 NSCLC 伴脑转移患者的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 TY-9591 用于 EGFR 突变晚期非小细胞肺癌(NSCLC)伴脑转移患者的研究。源站描述显示这是一项开放标签、多中心 II 期研究,旨在与 Osimertinib 比较疗效和安全性。受试者随机分配至 TY-9591 组(160mg 口服,每日一次)或 Osimertinib 组(80mg 口服,每日一次),并可持续接受研究治疗直至疾病进展、满足停药标准、退出标准或研究终止。数据可用于评估该人群治疗反应与安全性相关预测任务(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NSCLC、EGFR 激活突变、脑转移。这是一项开放标签、多中心 II 期研究,旨在与 Osimertinib 比较在 EGFR 突变 NSCLC 伴脑转移患者中的疗效和安全性。受试者将被随机分配至 TY-9591 组(160mg 口服,每日一次)或 Osimertinib 组(80mg 口服,每日一次)之一。只要疾病进展、满足停药标准、退出标准或研究终止(以先发生者为准),受试者即可继续接受研究治疗。

【主题与分类】

主题标签:NSCLC、EGFR Activating Mutation、Brain Metastases。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05948813

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05948813

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

疾病条件:非小细胞肺癌(NSCLC)、EGFR激活突变、脑转移。这是一项开放标签、多中心的II期研究,旨在比较奥希替尼在伴有脑转移的EGFR突变NSCLC患者中的疗效和安全性。参与者将被随机分配至TY-9591组(160mg口服,每日一次)或奥希替尼组(80mg口服,每日一次)。只要疾病进展、符合治疗终止标准、退出标准或研究终止(以先发生者为准),参与者即可继续接受研究治疗。

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。