局部10%硝苯地平对比5%西地那非治疗继发性雷诺现象

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局部 10% 硝苯地平与 5% 西地那非治疗继发性雷诺现象的对比研究

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clinicaltrials
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医学影像回归Raynaud Phenomenon Due to TraumaRaynaud DiseaseSystem; SclerosisLupus Erythematosus, SystemicDermatomyositisUltrasound Therapy; Complications
Topical 10 % Nifedipine Versus 5% Sildenafil in Secondary Raynaud

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

局部10%硝苯地平对比5%西地那非治疗继发性雷诺现象

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为局部 10% 硝苯地平与 5% 西地那非治疗继发性雷诺现象的对比研究。覆盖雷诺现象、雷诺病、系统性硬化症、系统性红斑狼疮、皮肌炎及超声治疗并发症等病况。雷诺现象是一种由寒冷或情绪应激诱发的血管过度反应,表现为指端皮肤至少双相变色(苍白与发绀),患病率约 3% 至 5%。原发性患者发病较早,继发性患者年龄较大且常伴结缔组织病,存在内皮功能障碍与内膜纤维化。数据可用于相关治疗比较与临床特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病况:外伤所致雷诺现象、雷诺病、系统性硬化症、系统性红斑狼疮、皮肌炎、超声治疗并发症。雷诺现象(RP)是一种过度的血管反应,特征是指端皮肤颜色出现至少双相变化(苍白和发绀),由寒冷温度或情绪应激诱发,患病率在 3% 至 5% 之间。在原发性 RP 中,没有继发病因的证据,患者发病年龄较小(15 至 30 岁之间),而在继发性 RP 中,患者年龄较大并患有结缔组织病(CTD),如系统性硬化症(SSc)、系统性红斑狼疮(SLE)、皮肌炎(DM)、干燥综合征和类风湿关节炎。在继发性 RP 中,存在内皮功能障碍和内膜纤维化,损害毛细血管血流。治疗包括维持

【主题与分类】

主题标签:Raynaud Phenomenon Due to Trauma、Raynaud Disease、System; Sclerosis、Lupus Erythematosus, Systemic、Dermatomyositis、Ultrasound Therapy; Complications。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/NCT03027674

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数据说明

条件:创伤所致雷诺现象、雷诺病、系统性硬化症、系统性红斑狼疮、皮肌炎、超声治疗;并发症。雷诺现象(RP)是一种过度的血管反应,其特征是在寒冷温度或情绪压力诱发下,指端皮肤颜色出现至少双相变化(苍白和发绀)。患病率介于3%至5%之间。在原发性RP中,没有继发病因的证据,患者发病年龄较轻(15至30岁之间),而在继发性RP中,患者年龄较大,并患有结缔组织病(CTD),如系统性硬化症(SSc)、系统性红斑狼疮(SLE)、皮肌炎(DM)、干燥综合征和类风湿关节炎。在继发性RP中,存在内皮功能障碍和内膜纤维化,影响毛细血管血流。治疗包括保持全身温暖、戒烟、避免寒冷暴露、拟交感神经药物和情绪压力。当这些措施无效时,一线药物为钙通道阻滞剂(CCBs),例如硝苯地平。

如果CCB无效或不能耐受,应单独使用5型磷酸二酯酶抑制剂(PDE-5),例如西地那非,或局部硝酸酯类药物,或与CCB联合使用。其他药物包括5-羟色胺再摄取抑制剂、血管紧张素受体阻滞剂和前列腺素。遗憾的是,CTD患者的继发性RP通常对标准治疗无效,成为临床医生面临的治疗难题。基于其病理生理机制,局部血管扩张剂可作为辅助治疗。多项随机试验已证实各种形式的局部硝酸酯类药物(如硝酸甘油)的益处。与其他局部用药相比,尚缺乏确凿证据。彩色多普勒超声是一种无创成像方法,能够以良好的分辨率观察皮肤和深层结构,包括实时血管分布。本研究旨在使用高频彩色多普勒超声比较局部10%硝苯地平与5%西地那非在继发性RP患者中的疗效。患者 本研究的入选

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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