ELK-003 滴眼液治疗大疱性表皮松解症眼部表现试点研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 ELK-003 滴眼液治疗大疱性表皮松解症眼部表现的试点研究。受试者在入组(基线,时间 0)、4 个月及治疗阶段结束(治疗开始后 6 个月)进行三次门诊评估,包括 OCT 成像、裂隙灯检查及照片、角膜地形图分析、视力测试、渗透压测试、Infla

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图像回归Junctional Epidermolysis BullosaEpidermolysis Bullosa (EB)Dystrophic Epidermolysis Bullosa
Pilot Study of ELK-003 Eye Drops for Treating Ocular Manifestations of Epidermolysis Bullosa

基本信息

模态
图像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

ELK-003 滴眼液治疗大疱性表皮松解症眼部表现试点研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 ELK-003 滴眼液治疗大疱性表皮松解症眼部表现的试点研究。覆盖 Junctional Epidermolysis Bullosa、Epidermolysis Bullosa (EB)、Dystrophic Epidermolysis Bullosa、Recessive Dystrophic Epidermolysis Bullosa 等病症。受试者在入组(基线,时间 0)、4 个月及治疗阶段结束(治疗开始后 6 个月)进行三次门诊评估,包括 OCT 成像、裂隙灯检查及照片、角膜地形图分析、视力测试、渗透压测试、InflammaDry、SPK 评分、Schirmer 测试和混。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Junctional Epidermolysis Bullosa、Epidermolysis Bullosa (EB)、Dystrophic Epidermolysis Bullosa、Recessive Dystrophic Epidermolysis Bullosa。在本研究期间,受试者将在三次预定的门诊访视中接受评估:入组时(基线,时间 0)、4 个月时以及治疗阶段结束时(治疗开始后 6 个月)。评估将包括 OCT 成像、裂隙灯检查及照片、角膜地形图分析、视力测试、渗透压测试、InflammaDry、SPK 评分、Schirmer 测试和混浊评分。受试者将每周完成问卷,以评估症状、追踪角膜擦伤并评价整个研究期间的生活质量。如果受试者出现提示角膜擦伤的症状,医疗提供者将进行家访以记录该事件,使用荧光素染色确认并

【主题与分类】

主题标签:Junctional Epidermolysis Bullosa、Epidermolysis Bullosa (EB)、Dystrophic Epidermolysis Bullosa。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06713434

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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

疾病:交界型大疱性表皮松解症、大疱性表皮松解症(EB)、营养不良型大疱性表皮松解症、隐性营养不良型大疱性表皮松解症。在本研究期间,受试者将在三次预定门诊访视中接受评估:入组时(基线,第0时间点)、第4个月以及治疗阶段结束时(治疗开始后6个月)。评估内容包括OCT成像、裂隙灯检查并拍照、角膜地形图分析、视力测试、渗透压测试、InflammaDry、SPK评分、Schirmer试验以及混浊度评分。受试者将每周填写问卷,以评估症状、追踪角膜擦伤情况,并评估整个研究期间的生活质量。如果受试者出现提示角膜擦伤的症状,医疗保健提供者将进行家访以记录该事件,使用荧光素染色来确认并记录角膜擦伤。将监测角膜擦伤的症状、频率、持续时间及愈合结果。

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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