女性2型糖尿病患者的毛发改变临床与毛发镜检

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦女性2型糖尿病患者的毛发改变,结合临床与毛发镜(trichoscopy)检查

Al-Azhar UniversityAl-Azhar University
clinicaltrials
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图像分类Diabete MellitusFemale Androgenetic AlopeciaDermoscopy
Hair Changes in Females With Type 2 Diabetes Clinical and Trichoscopic Examination

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

女性2型糖尿病患者的毛发改变临床与毛发镜检

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦女性2型糖尿病患者的毛发改变,结合临床与毛发镜(trichoscopy)检查。研究对象包括确诊至少1年、HbA1c≥6.5%的女性患者,以及年龄匹配、无糖尿病或胰岛素抵抗史的健康女性对照。数据涵盖毛发相关临床评估、毛发牵拉试验及手持毛发镜下的影像观察,可用于分析糖尿病与女性雄激素性脱发、脱发模式之间的关联,支持内分泌与皮肤科交叉领域的分类或预测研究(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、女性雄激素性脱发、皮肤镜。患者将从Al-Zahraa大学医院的皮肤科和内分泌科门诊招募。纳入标准 • 病例组:年龄20-60岁的女性患者,确诊2型糖尿病至少1年,HbA1c ≥ 6.5%,同意参与 * 对照组:年龄匹配的健康女性(无糖尿病或胰岛素抵抗史),空腹血糖正常( 6个月无明确模式 C. 毛发牵拉试验 • 通过从前额、顶部和枕部区域抓取约50根毛发进行 • 如果>6根毛发容易拔出则视为阳性 • 有助于诊断活动性脱发,尤其是TE 3. 皮肤镜(毛发镜)评估 将使用手持皮肤镜(dermasight DS175 -cutechs LLC, Cairo, Egypt)在10倍放大下进行皮肤镜检查,有或无浸液

【主题与分类】

主题标签:Diabete Mellitus、Female Androgenetic Alopecia、Dermoscopy。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/NCT07817277

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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:糖尿病、女性雄激素性脱发、皮肤镜检查。患者将从Al-Zahraa大学医院皮肤科和内分泌科门诊招募。纳入标准 • 病例组:年龄20-60岁的女性患者,诊断为2型糖尿病至少1年,HbA1c ≥ 6.5%,同意参与研究 * 对照组:年龄匹配的健康女性(无糖尿病或胰岛素抵抗史),空腹血糖正常(<6个月无明确模式 C. 拔发试验 • 通过从额部、顶部和枕部区域抓取约50根头发进行 • 如果易于拔除超过6根头发,则视为阳性 • 有助于诊断活动性脱发,特别是在TE中 3. 皮肤镜(毛发镜)评估 将使用手持皮肤镜(dermasight DS175 - cutechs LLC,开罗,埃及)在10倍放大下进行皮肤镜检查,使用或不使用浸液。A. 检查部位 * 额部头皮(中线,发际线后2厘米) * 顶部 * 枕部区域(作为内部对照) 每个部位将系统检查,并记录以下特征:B.

皮肤镜参数 毛发直径差异(HSDD)>20%变异 黄点 毛周征(棕色晕) 短毳毛 细毛 <30 μm 空毛囊开口 黑点 感叹号发 折断/营养不良发 4. 盲法与可重复性 • 两名独立皮肤科医生将评估皮肤镜图像。 • 若意见不一致,将咨询第三名评审者。 • 观察者将对糖尿病状态设盲,以尽量减少偏倚。 5. 照片记录 • 头皮区域的高分辨率数字图像 6. 实验室检查:将进行以下血清实验室检测: 1. 全血细胞计数。 2. 血清铁蛋白。 3. 促甲状腺激素。 4. 血清维生素D3。 5. 红细胞沉降率。 6. 糖化血红蛋白。

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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