LYT-100（Deupirfenidone）对比吡非尼酮治疗特发性肺纤维化（IPF）成人患者的疗效与安全性评估试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项针对特发性肺纤维化（IPF）成人患者的 III 期随机、双盲、头对头研究，比较 deupirfenidone 825 mg TID 与吡非尼酮 801 mg TID 治疗至少 52 周的疗效与安全性
基本信息
资源简介
LYT-100（Deupirfenidone）对比吡非尼酮治疗特发性肺纤维化（IPF）成人患者的疗效与安全性评估试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，收录一项针对特发性肺纤维化（IPF）成人患者的 III 期随机、双盲、头对头研究，比较 deupirfenidone 825 mg TID 与吡非尼酮 801 mg TID 治疗至少 52 周的疗效与安全性。研究旨在证明 deupirfenidone 相对吡非尼酮的优效性并支持其整体安全性，受试者按 1:1 随机分组，可能继续治疗至多两年。数据可用于呼吸系统疾病治疗对比研究及临床试验设计参考（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：适应症：特发性肺纤维化（IPF）。这是一项 III 期随机、双盲、头对头研究，在未接受背景治疗的 IPF 受试者中比较 deupirfenidone 825 mg 每日三次（TID）与吡非尼酮 801 mg 每日三次（TID）治疗 52 周的效果。本研究旨在证明 deupirfenidone 相对吡非尼酮的优效性，并支持 deupirfenidone 的整体安全性特征。前瞻性受试者将首先进入筛选期以确定研究资格（第 5 节）。符合条件的受试者将按 1:1 随机分配，在双盲治疗期内接受盲法 deupirfenidone 825 mg TID 或吡非尼酮 801 mg TID 治疗至少 52 周（第 1 期）。根据受试者进入研究的时间，他们可能继续接受治疗最多再两年（第 2 期）。
【主题与分类】
主题标签：Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF)。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07284602
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/NCT07284602
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
疾病：特发性肺纤维化（IPF）。这是一项3期随机、双盲、头对头研究，在未接受背景治疗的特发性肺纤维化（IPF）受试者中比较deupirfenidone 825 mg每日三次与吡非尼酮801 mg每日三次治疗52周的效果。本研究旨在证明deupirfenidone相较于吡非尼酮的优效性，并支持deupirfenidone的整体安全性特征。预期受试者将首先进入筛选期以确定研究资格（第5节）。符合条件的受试者将按1：1随机分配，接受盲法deupirfenidone 825 mg每日三次或吡非尼酮801 mg每日三次治疗，作为双盲治疗期的一部分，治疗至少52周（第1期）。根据受试者进入研究的时间，他们可能继续接受治疗最多两年（第2期）。
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。
