Miro3D伤口基质用于门诊伤口与溃疡愈合的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Miro3D Wound Matrix 在门诊治疗复杂伤口与溃疡的前瞻性、上市后、概念验证试验

Reprise Biomedical, Inc.Reprise Biomedical, Inc.
clinicaltrials
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图像分类Diabetic Foot Ulcers (DFUs)Venous Leg Ulcers (VLUs)Pressure UlcersSurgical Wound Dehiscence (SWD)Chronic WoundsUndermined and Tunneling Wounds
Study of Miro3D Wound Matrix for Healing Wounds and Ulcers in Outpatient Care

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Miro3D伤口基质用于门诊伤口与溃疡愈合的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Miro3D Wound Matrix 在门诊治疗复杂伤口与溃疡的前瞻性、上市后、概念验证试验。Miro3D 由 Reprise Biomedical 开发,取材猪肝组织,保留多孔三维结构以支持组织再生。研究覆盖糖尿病足溃疡、静脉性腿溃疡、压力性溃疡、手术伤口裂开、慢性伤口及潜行与隧道伤口,评估其在成人慢性或复杂伤口中的真实世界愈合影响,可用于伤口类型分类与愈合相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病足溃疡(DFUs)、静脉性腿溃疡(VLUs)、压力性溃疡、手术伤口裂开(SWD)、慢性伤口、潜行与隧道伤口。本临床研究是一项前瞻性、上市后、概念验证试验,评估 Miro3D Wound Matrix 在门诊治疗复杂伤口和溃疡中的安全性和有效性。Miro3D 是一种由 Reprise Biomedical 开发的生物来源、无细胞支架。Miro3D 由猪肝组织制成,经处理保留多孔三维结构,为组织再生提供支持性环境。该研究调查 Miro3D 对患有慢性或复杂伤口的成人受试者的伤口愈合的真实世界影响,包括但不限于糖尿病足溃疡(DFUs)、压力性溃疡、静脉性腿溃疡(VLUs)和手术伤口裂开(SWD)。这些类型的伤口 ar

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcers (DFUs)、Venous Leg Ulcers (VLUs)、Pressure Ulcers、Surgical Wound Dehiscence (SWD)、Chronic Wounds、Undermined and Tunneling Wounds。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06939673

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:糖尿病足溃疡(DFUs)、静脉性腿部溃疡(VLUs)、压力性溃疡、手术伤口裂开(SWD)、慢性伤口、潜行性和隧道性伤口。本临床研究是一项前瞻性、上市后、概念验证试验,旨在评估Miro3D伤口基质在门诊治疗复杂伤口和溃疡中的安全性和有效性。Miro3D伤口基质是由Reprise Biomedical开发的生物源性无细胞支架。Miro3D由猪肝组织制成,经过处理保留了多孔的三维结构,为组织再生提供支持性环境。本研究探讨Miro3D对患有慢性或复杂性伤口的成年受试者伤口愈合的真实世界影响,包括但不限于糖尿病足溃疡(DFUs)、压力性溃疡、静脉性腿部溃疡(VLUs)和手术伤口裂开(SWD)。这些类型的伤口通常难以治疗,尤其是当它们表现出隧道或潜行等特征时。该基质与标准护理(SOC)疗法联合应用,如清洁、减压、加压、清创和使用二级敷料。

最多20名成年受试者将在主要研究者的监督下于门诊临床中心入组。该研究包括筛选期和为期12周的治疗期。无导入期或洗脱期。符合条件的受试者根据以下标准确定:伤口大小(1-40 cm²)、持续时间、部位、血管灌注情况,以及是否愿意遵守随访和减压指导。排除患有三度烧伤、活动性未治疗骨髓炎、恶性肿瘤或已知猪过敏等情况的受试者。每名受试者将在前四周每周接受一次Miro3D治疗。若届时尚未愈合,则每两周重新应用一次Miro3D,持续至多十二周或直至伤口完全闭合。每周通过人工测量、照片和深度探查评估伤口愈合情况。主要研究终点为第4周和第12周的百分比面积减少(PAR)和肉芽组织形成。次要

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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