CELLBOOSTER® Lift 安全性与有效性研究(采用 CHAC 技术的稳定增强复合物)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 CELLBOOSTER® Lift(采用 CHAC 技术的稳定增强复合物)的安全性与有效性研究,覆盖皮肤褶皱、皮肤松弛、皮肤质地障碍、皮肤凹陷、皮肤干燥、色素沉着过度、萎缩性瘢痕、膨胀纹等状况,并涉及氧化应激

基本信息
资源简介
CELLBOOSTER® Lift 安全性与有效性研究(采用 CHAC 技术的稳定增强复合物)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 CELLBOOSTER® Lift(采用 CHAC 技术的稳定增强复合物)的安全性与有效性研究,覆盖皮肤褶皱、皮肤松弛、皮肤质地障碍、皮肤凹陷、皮肤干燥、色素沉着过度、萎缩性瘢痕、膨胀纹等状况,并涉及氧化应激。数据可用于了解随年龄与紫外线暴露导致的皮肤形态与力学改变,以及胶原与弹性蛋白合成减少、降解增加和弹性纤维网络紊乱等机制相关的研究场景,支持对微创干预手段在皮肤老化修复方面的评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:皮肤褶皱、皮肤松弛、皮肤质地障碍、皮肤凹陷、皮肤干燥、色素沉着过度、萎缩性瘢痕、膨胀纹。随着年龄增长和紫外线暴露,皮肤会发生形态学和力学变化,表现为皱纹、松弛、弹性丧失和干燥。特别是,胶原蛋白和弹性蛋白合成减少及其降解增加,降低了成纤维细胞的增殖能力。此外,弹性纤维网络组织结构的紊乱导致皮肤力学性质改变,弹性和回弹性降低。对与衰老相关的生化机制认识的进步,促进了多种减少和修复其不良影响的方法的发展,尤其是通过使用微创操作。最初用于治疗血管和淋巴疾病,mesotherap
【主题与分类】
主题标签:Skin Fold、Skin Laxity、Skin Texture Disorder、Skin Depression、Skin Dryness、Hyperpigmentation、Atrophic Scar、Striae Distensae、Oxidative Stress。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06000839
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06000839
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:皮肤褶皱、皮肤松弛、皮肤纹理障碍、皮肤凹陷、皮肤干燥、色素沉着过度、萎缩性瘢痕、萎缩纹。随着年龄增长和紫外线暴露,皮肤会发生形态学和力学变化,表现为皱纹、松弛、弹性丧失和干燥。特别是胶原蛋白和弹性蛋白合成减少、降解增加,以及成纤维细胞增殖能力下降。此外,弹性纤维网络组织结构的紊乱导致皮肤力学特性改变,弹性和回弹性降低。随着对衰老相关生化机制认识的深入,已发展出多种减少和修复其不良影响的方法,尤其是采用微创手段。中胚层疗法最初用于治疗血管和淋巴疾病,近年来已被用于皮肤年轻化。中胚层疗法通过微创表皮或皮内注射生物活性物质来刺激皮肤生物年轻化。
注射成分会在较长时间内持续释放到周围组织中,产生类似储库的效应。在可用于中胚层疗法皮肤 rejuvenation 的产品中,透明质酸(HA)因其强大的吸水分子能力而在保湿方面发挥重要作用。鉴于上述所有情况,HA 显然是此类应用的天然候选成分,而非交联 HA 凝胶是迄今为止用于中胚层疗法最受欢迎的成分,既可单独使用,也可与其他分子联合使用。HA 中胚层疗法有助于恢复皮肤代谢功能、保水性和弹性,并全面改善光老化的可见迹象。非交联 HA 注射治疗光老化皮肤的疗效已被广泛报道。基于 HA 的注射剂可辅以其他活性成分以获得额外的协同益处,前提是这些成分具有生物相容性和可吸收性,例如维生素、抗氧化剂和/或氨基酸。临床
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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