微聚焦超声治疗面部色素性疾病与玫瑰痤疮

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项前瞻性、随机、假对照、评估者盲法、平行组临床研究,旨在评估微聚焦超声在面部色素性疾病与玫瑰痤疮患者中的疗效与安全性

Xiangya Hospital of Central South UniversityXiangya Hospital of Central South University
clinicaltrials
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医学影像MelasmaRosaceaPeriorbital HyperpigmentationMelanosisLichen Planus Pigmentosus
Microfocused Ultrasound for Facial Pigmentary Diseases and Rosacea

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

微聚焦超声治疗面部色素性疾病与玫瑰痤疮

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项前瞻性、随机、假对照、评估者盲法、平行组临床研究,旨在评估微聚焦超声在面部色素性疾病与玫瑰痤疮患者中的疗效与安全性。研究包含两个独立疾病队列:面部色素性疾病队列纳入符合条件的面部色素性疾病参与者,如 Melasma、Periorbital Hyperpigmentation、Melanosis 和 Lichen Planus Pigmentosus;Rosacea 队列纳入符合玫瑰痤疮诊断标准的参与者。每个队列按 1:1 比例分别随机分配至活性微聚焦超声组或假刺激对照组。该数据可用于面部色素性疾病与玫瑰痤疮相关临床研究的疗效与安全性分析(来源 clinicaltrials.。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Melasma、Rosacea、Periorbital Hyperpigmentation、Melanosis、Lichen Planus Pigmentosus。这是一项前瞻性、随机、假对照、评估者盲法、平行组临床研究,旨在评估微聚焦超声在面部色素性疾病与玫瑰痤疮患者中的疗效与安全性。研究包含两个独立的疾病队列。面部色素性疾病队列将纳入符合条件的面部色素性疾病参与者,如 Melasma、Periorbital Hyperpigmentation、Melanosis 和 Lichen Planus Pigmentosus。Rosacea 队列将纳入符合玫瑰痤疮诊断标准的参与者。每个队列将按 1:1 比例分别随机分配至活性微聚焦超声组或假刺激对照组。分配至活性治疗组的参与者将接受微聚焦超

【主题与分类】

主题标签:Melasma、Rosacea、Periorbital Hyperpigmentation、Melanosis、Lichen Planus Pigmentosus。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07667972

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    • 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

条件:黄褐斑、玫瑰痤疮、眶周色素沉着、黑变病、色素性扁平苔藓。这是一项前瞻性、随机、假对照、评估者盲法、平行组临床研究,旨在评估微聚焦超声在面部色素性疾病和玫瑰痤疮患者中的疗效和安全性。该研究由两个独立的疾病队列组成。面部色素性疾病队列将纳入符合条件的面部色素性疾病参与者,如黄褐斑、眶周色素沉着、黑变病和色素性扁平苔藓。玫瑰痤疮队列将纳入符合玫瑰痤疮诊断标准的参与者。每个队列将按1:1比例分别随机分配至活性微聚焦超声组或假刺激对照组。分配至活性治疗组的参与者将接受微聚焦超声治疗,每月一次,持续6个月。计划治疗参数包括功率范围3.76至5.12 W、频率8 Hz,每次治疗在达到预设治疗终点后停止。

分配至假刺激组的参与者将接受相同的操作流程,包括使用超声耦合剂、探头接触、治疗环境和治疗时长,但不传递有效治疗能量。疗效评估将包括研究者评估的临床严重程度评分、患者报告结局指标、VISIA数字皮肤分析、皮肤病相关生活质量评估以及心理症状评估。安全性将通过体格检查、生命体征以及在整个研究期间监测不良事件和严重不良事件进行评估。可能在自愿提供额外知情同意的参与者中开展一项探索性组织样本子研究。该子研究为探索性研究,不会影响参与主研究或主要疗效分析。

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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