经伽马射线辐照终末灭菌的风干人羊膜用于多学科临床应用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经伽马射线辐照终末灭菌的风干人羊膜用于多学科临床应用,涉及糖尿病足溃疡、眼部疾病和翼状胬肉等适应症

Libyan Center for Biotechnology ResearchLibyan Center for Biotechnology Research
clinicaltrials
浏览 8
其他分类Diabetic Foot Ulcer (DFU)Ocular DisorderPterygium
Air-Dried Human Amniotic Membrane Terminally Sterilized by Gamma Irradiation for Multidisciplinary Clinical Application

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

经伽马射线辐照终末灭菌的风干人羊膜用于多学科临床应用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经伽马射线辐照终末灭菌的风干人羊膜用于多学科临床应用,涉及糖尿病足溃疡、眼部疾病和翼状胬肉等适应症。人羊膜因抗炎、抗纤维化、抗菌和促上皮化特性被广泛用于再生医学,可作为富含生长因子的天然细胞外基质支架。数据关注在保持膜结构完整性和生物活性的同时实现灭菌,并考察不同辐照剂量对机械强度、超微结构和生物学特性的影响。可用于糖尿病足溃疡等创面修复及眼科相关临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:糖尿病足溃疡(DFU)、眼部疾病、翼状胬肉。详细描述:人羊膜(hAM)因其抗炎、抗纤维化、抗菌和促上皮化特性,在再生医学中被广泛应用。它作为天然的细胞外基质支架,富含生长因子和生物活性分子,可促进组织修复并调节愈合过程。在保持结构完整性和生物活性的同时确保无菌,对于安全有效的临床应用至关重要。伽马射线辐照是一种成熟的终末灭菌方法,能够达到高无菌保证水平。然而,不同的辐照剂量可能影响膜的机械强度、超微结构完整性和生物学特性。因此,这项前瞻性随机干预性临床试验

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Foot Ulcer (DFU)、Ocular Disorder、Pterygium。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07466576

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数据说明

条件:糖尿病足溃疡(DFU)、眼部疾病、翼状胬肉。详细描述 人羊膜(hAM)因其抗炎、抗纤维化、抗菌及促上皮化特性,在再生医学中被广泛应用。它作为一种天然的细胞外基质支架,富含生长因子和生物活性分子,可促进组织修复并调节愈合过程。在保持结构完整性和生物活性的同时确保无菌性,对于安全有效的临床应用至关重要。伽马辐照是一种成熟的终端灭菌方法,能够达到高无菌保证水平。然而,不同的辐照剂量可能影响膜的机械强度、超微结构完整性和生物学特性。因此,本前瞻性随机干预性临床研究旨在评估经三种不同伽马辐照剂量(15 kGy、20 kGy和25 kGy)灭菌的风干人羊膜的安全性和治疗效果。该研究在统一方案下包括两个独立的临床队列:1.

糖尿病足溃疡(DFU)队列 患有慢性糖尿病足溃疡的参与者将被随机分配接受经15 kGy、20 kGy或25 kGy灭菌的空气干燥hAM。该膜将作为生物伤口敷料,在标准伤口护理的基础上应用。临床评估将包括完全伤口闭合率、伤口面积缩小百分比、完全上皮化时间、感染率、疼痛减轻程度以及组织再生的整体质量。将进行比较分析,以评估两个队列中潜在的剂量-反应效应。本研究的主要目的是确定最佳伽马辐照剂量,以确保有效灭菌,同时保持膜的生物功能和再生能力。研究结果预计将支持开发一种安全、即用型、室温

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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