蓝光促进烧伤患者供皮区愈合
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦烧伤患者供皮区愈合的蓝光光生物调节治疗。烧伤常需行刃厚皮片移植,供皮区虽属浅表创面,但可能出现延迟再上皮化、疼痛、炎症和感染风险等临床相关并发症,延长住院并影响患者舒适度与生活质量

基本信息
资源简介
蓝光促进烧伤患者供皮区愈合
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦烧伤患者供皮区愈合的蓝光光生物调节治疗。烧伤常需行刃厚皮片移植,供皮区虽属浅表创面,但可能出现延迟再上皮化、疼痛、炎症和感染风险等临床相关并发症,延长住院并影响患者舒适度与生活质量。数据集覆盖供皮区并发症、烧伤、光生物调节疗法与蓝光等主题,可用于了解该干预措施的研究设计及相关临床问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:供皮区并发症、烧伤、光生物调节疗法、蓝光。烧伤损伤常需手术治疗,采用刃厚皮片移植。该手术涉及从身体健康区域取皮,通常称为供皮区(DS)。尽管供皮区被视为浅表创面,但其愈合过程可能伴随临床相关并发症,包括延迟再上皮化、疼痛、炎症和感染风险。这些并发症可能延长住院时间,对患者舒适度和生活质量产生负面影响,并影响烧伤管理的整体结局。因此,能够加速供皮区愈合同时保持安全性和耐受性的策略具有相当大的临床意义。蓝光(BL)光生物调节已成为一种有前景的治疗方法,用于管理
【主题与分类】
主题标签:Donor Site Complication、Burn、Photobiomodulation Therapy、Blue Light。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07453927
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07453927
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
条件:供皮区并发症、烧伤、光生物调节疗法、蓝光。烧伤损伤常需手术治疗,采用刃厚皮片移植。该手术涉及从身体健康区域获取皮肤,通常称为供皮区(DS)。尽管供皮区被视为浅表伤口,但其愈合过程可能伴随临床相关并发症,包括再上皮化延迟、疼痛、炎症和感染风险。这些并发症可能延长住院时间,对患者舒适度和生活质量产生负面影响,并影响烧伤管理的整体结果。因此,能够加速供皮区愈合同时保持安全性和耐受性的策略具有重要的临床意义。蓝光(BL)光生物调节已成为管理多种类型皮肤伤口的一种有前景的治疗方法。实验和临床证据表明,BL可能发挥抗菌作用、调节炎症过程,并刺激参与伤口愈合的组织修复机制。
这些生物学效应可能有助于加快再上皮化并改善创床条件。然而,专门探讨蓝光(BL)疗法在烧伤患者供皮区(DS)愈合中作用的临床证据仍然有限。本临床研究旨在评估在接受皮肤移植的烧伤患者中,将BL光生物调节作为标准治疗(SoC)的辅助手段用于治疗DS创面时的临床有效性和安全性。研究设计 本研究设计为一项干预性、对照、前瞻性、单中心上市后临床研究。干预措施涉及使用一种已获CE认证的医疗器械(EmoLED),该设备发射蓝光,已根据制造商的适应证和适用的监管标准获得批准并在临床实践中常规使用。本研究将纳入25例需要手术治疗的中度或深度烧伤患者
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




