一项在成年健康志愿者和伴有慢性铜绿假单胞菌感染的成年非囊性纤维化支气管扩张患者中研究吸入Rev-56的安全性、耐受性、微生物学应答和药代动力学的1a/1b期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于呼吸道疾病/支气管扩张分类,收录一项1a/1b期临床试验信息。研究评估吸入Rev-56在成人健康受试者与伴铜绿假单胞菌的非囊性纤维化支气管扩张(NCFB)患者中的安全性、耐受性、微生物学应答及药代动力学,并与安慰剂比较

基本信息
资源简介
一项在成年健康志愿者和伴有慢性铜绿假单胞菌感染的成年非囊性纤维化支气管扩张患者中研究吸入Rev-56的安全性、耐受性、微生物学应答和药代动力学的1a/1b期研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于呼吸道疾病/支气管扩张分类,收录一项1a/1b期临床试验信息。研究评估吸入Rev-56在成人健康受试者与伴铜绿假单胞菌的非囊性纤维化支气管扩张(NCFB)患者中的安全性、耐受性、微生物学应答及药代动力学,并与安慰剂比较。1a期(Part A)在健康受试者中评估单次给药,最多5个队列,按3:1随机分配至活性治疗或安慰剂;1b期(Part B)在伴铜绿假单胞菌的NCFB患者中评估多次给药,含每日一次和每日两次给药2个队列。可用于了解该试验设计、人群与给药方案(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:健康受试者、非囊性纤维化支气管扩张。这是一项1a/1b期研究,旨在分别测试吸入Rev-56与安慰剂相比在成人健康受试者和伴铜绿假单胞菌的非囊性纤维化支气管扩张(NCFB)患者中的安全性、耐受性、微生物学应答和药代动力学。1a期(Part A)将在成人健康受试者中评估吸入Rev-56的单次给药,包括最多5个队列。符合条件的受试者将按3:1随机分配至活性治疗或安慰剂。1b期(Part B)将在伴铜绿假单胞菌的NCFB患者中评估吸入Rev-56多次给药的安全性、耐受性、微生物学应答和药代动力学,包括分别评估每日一次给药和每日两次给药的2个队列。符合条件的受试者将随机分配至活性治疗或安慰剂。
【主题与分类】
主题标签:Healthy Participants、Non-cystic Fibrosis Bronchiectasis。本站分类:呼吸道疾病/支气管扩张。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07709494
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT07709494
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:健康受试者、非囊性纤维化支气管扩张症。这是一项1a/1b期研究,旨在分别测试吸入型Rev-56与安慰剂相比在成年健康受试者和伴有铜绿假单胞菌的非囊性纤维化支气管扩张症(NCFB)患者中的安全性、耐受性、微生物学应答和药代动力学。1a期(A部分)将评估吸入型Rev-56在成年健康受试者中的单次给药,并包括最多5个队列。符合条件的受试者将按3:1的随机化方案随机分配至活性治疗组或安慰剂组。1b期(B部分)将评估吸入型Rev-56多次给药在伴有铜绿假单胞菌的NCFB患者中的安全性、耐受性、微生物学应答和药代动力学,并包括2个分别评估每日一次给药和每日两次给药的队列。符合条件的受试者将按2:1的随机化方案随机分配至活性治疗组或安慰剂组。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




