游离真皮脂肪自体移植治疗复杂颅面创面的长期状态
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂颅面创面(CCW)的长期状态研究。CCW 指对初始重建和抗生素治疗难治的创面,可能涉及慢性感染、外露硬件、受照射局部组织和软组织体积缺失,病因多样,影响各年龄段及不同社会经济与地理背景的患者

基本信息
资源简介
游离真皮脂肪自体移植治疗复杂颅面创面的长期状态
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂颅面创面(CCW)的长期状态研究。CCW 指对初始重建和抗生素治疗难治的创面,可能涉及慢性感染、外露硬件、受照射局部组织和软组织体积缺失,病因多样,影响各年龄段及不同社会经济与地理背景的患者。研究评估游离真皮脂肪自体移植(DFA)能否作为比微血管皮瓣更简便、更动态的促愈合与重建方法,并引用既往 33 年回顾性研究结果。数据可用于创面愈合与重建相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:创面与损伤、创面感染、面骨骨折、软组织损伤、颅骨骨折、手术创面、手术创面感染、创面愈合。复杂颅面创面(CCW)是指被认为对初始重建和抗生素治疗难治的创面,可能涉及慢性感染、外露硬件、受照射的局部组织和软组织体积缺失。它们构成功能、美学、生活质量和经济负担,病因众多,影响来自不同社会经济和地理背景的各年龄段患者。本研究将评估游离真皮脂肪自体移植(DFA)能否作为比微血管皮瓣标准更简便、更动态的方法,以促进 CCW 的愈合和重建。先前一项针对 CCW 游离 DFA 的 33 年回顾性研究表明,受区移植部位愈合且 r
【主题与分类】
主题标签:Wounds and Injuries、Wound Infection、Facial Bones Fracture、Soft Tissue Injuries、Skull Fractures、Surgical Wound、Surgical Wound Infection、Wound Healing、Disturbance of Wound Healing、Wound; Head, Multiple。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03880188
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03880188
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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:伤口与损伤、伤口感染、面部骨折、软组织损伤、颅骨骨折、手术伤口、手术伤口感染、伤口愈合。复杂性颅面伤口(CCW)是指那些被认为对初始重建和抗生素治疗难治的伤口,可能涉及慢性感染、外露硬件、受照射的局部组织和软组织体积损失。它们是功能、美学、生活质量和经济负担,有许多病因,影响来自不同社会经济和地理背景的各年龄段患者。本研究将评估游离真皮脂肪自体移植(DFA)是否能作为一种比微血管皮瓣标准更简单、更动态的方法,促进CCW的愈合和重建。先前一项为期33年的游离DFA治疗CCW的回顾性研究表明,大多数患者的受区移植部位愈合且体积保持稳定。为了评估该模式的长期可行性,将对原始队列患者的游离DFA受区和供区未受干扰组织进行临床和组织学评估。
在本研究中,将首先确定游离DFA是否持续提供稳定的长期结果,以预防感染和硬件暴露,并保持稳定的体积和轮廓效果。然后,将确定游离DFA受体部位是否保留正常、预期的组织学和免疫细胞(真皮淋巴细胞、巨噬细胞和肥大细胞)。最后,将评估长期游离DFA受体部位组织在脂肪组织和免疫细胞群体的存在方面是否与供体部位未受干扰的组织存在显著差异。本研究将是首个(1)评估游离DFA受体部位在这种复杂颅面创面中的长期转归,(2)确定游离DFA受体部位内免疫细胞的存在,以及(3)比较游离DFA受体与供体部位未受干扰组织的长期差异的研究。该项目的结果将作为理解游离DFA在治疗CCW中的存活和功能的基础,并且
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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