Miro3D Wound Matrix 治疗糖尿病足溃疡

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Miro3D Wound Matrix 治疗慢性、难愈性糖尿病足溃疡(DFUs)的前瞻性、多中心、开放标签、随机对照试验

Reprise Biomedical, Inc.Reprise Biomedical, Inc.
clinicaltrials
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图像分类Diabetic Foot Ulcers (DFUs)Diabetic FootChronic Wounds
Miro3D Wound Matrix for Treatment of Diabetic Foot Ulcers

基本信息

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任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Miro3D Wound Matrix 治疗糖尿病足溃疡

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Miro3D Wound Matrix 治疗慢性、难愈性糖尿病足溃疡(DFUs)的前瞻性、多中心、开放标签、随机对照试验。数据覆盖糖尿病足溃疡、糖尿病足与慢性创面等主题,涉及在标准治疗(SOC)基础上加用 Miro3D Wound Matrix 与单独 SOC 的疗效与安全性比较。可用于评估该干预对创面愈合结局的作用,并支持糖尿病足溃疡治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:糖尿病足溃疡(DFUs)、糖尿病足、慢性创面。这是一项前瞻性、多中心、开放标签、随机对照试验,旨在评估 Miro3D Wound Matrix 治疗慢性、难愈性糖尿病足溃疡(DFUs)的安全性和有效性。糖尿病足溃疡带来显著的临床和经济负担,并与感染、住院和截肢风险增加相关。尽管坚持标准治疗(SOC),包括减压、清创、感染控制和湿度管理,仍有相当比例的 DFUs 未能实现完全愈合。本研究旨在评估在 SOC 基础上加用 Miro3D Wound Matrix 治疗相比单独 SOC 能否改善愈合结局。Miro3D Wound Matrix 是一种无菌、无细胞、三维支架,来源于猪肝组织。该基质是 d

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcers (DFUs)、Diabetic Foot、Chronic Wounds。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07632001

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数据说明

疾病:糖尿病足溃疡(DFUs)、糖尿病足、慢性创面。这是一项前瞻性、多中心、开放标签、随机对照试验,旨在评估Miro3D伤口基质治疗慢性、不愈合的糖尿病足溃疡(DFUs)的安全性和有效性。糖尿病足溃疡带来显著的临床和经济负担,并与感染、住院和截肢风险增加相关。尽管遵循标准治疗(SOC),包括减压、清创、感染控制和湿度管理,仍有相当比例的DFUs未能实现完全愈合。本研究旨在评估与单独使用SOC相比,辅助使用Miro3D伤口基质能否改善愈合结局。Miro3D伤口基质是一种无菌、无细胞、三维支架,来源于猪肝组织。该基质旨在提供支持组织再生和伤口愈合的结构环境。在适当准备创面床后,将该产品局部应用于伤口。

大约180名患有Wagner 1级或2级糖尿病足溃疡的成年受试者将在美国多达20个临床中心入组。受试者的溃疡必须已存在至少4周但少于12个月,并且在两周筛选期内接受标准治疗的情况下,伤口面积缩小必须小于25%。筛选后,符合条件的受试者将按1:1的比例随机分配至两个治疗组之一:在标准治疗基础上加用Miro3D Wound Matrix治疗,或仅接受标准治疗。标准治疗将包括锐器清创、使用方案规定的装置进行减压,以及适当的保湿敷料。受试者将每周接受一次评估,持续长达12周。每次访视时,评估将包括伤口测量、照片记录、感染状态、使用数字疼痛评定量表(NPRS)进行疼痛评估,以及不良事件监测。在部分中心,还将进行额外的探索性

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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