人体皮肤光学活检联合激光治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦人体皮肤的光学活检与激光治疗联合应用,覆盖恶性黑色素瘤、Merkel细胞癌、基底细胞癌、鳞状细胞癌、非典型痣、先天性痣、脂溢性角化病、Paget病、皮肤纤维瘤、Kaposi肉瘤及葡萄酒色斑等皮肤病变

University of California, IrvineUniversity of California, Irvine
clinicaltrials
浏览 11
其他分类Malignant MelanomaMerkel Cell CarcinomaBasal Cell CarcinomaSquamous Cell CarcinomaAtypical NeviCongenital NeviSeborrheic KeratosisPaget's DiseaseDermatofibromaKaposi's SarcomaPort Wine StainHemangioma
Optical Biopsy of Human Skin in Conjunction With Laser Treatment

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

人体皮肤光学活检联合激光治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦人体皮肤的光学活检与激光治疗联合应用,覆盖恶性黑色素瘤、Merkel细胞癌、基底细胞癌、鳞状细胞癌、非典型痣、先天性痣、脂溢性角化病、Paget病、皮肤纤维瘤、Kaposi肉瘤及葡萄酒色斑等皮肤病变。光学测量可提供反映组织灌注、氧消耗及细胞/基质变化的定量光学特性值,每次测量耗时少于5分钟,并在皮肤治疗前后采集。该非侵入、非接触技术有望在不获取皮肤组织样本的情况下诊断不同皮肤问题,可用于皮肤癌及相关病变的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Malignant Melanoma, Merkel Cell Carcinoma, Basal Cell Carcinoma, Squamous Cell Carcinoma, Atypical Nevi, Congenital Nevi, Seborrheic Keratosis, Paget's Disease。光学测量提供定量光学特性值,反映组织灌注、氧消耗以及细胞/基质发育的变化。每次测量执行时间少于5分钟。测量将在皮肤治疗前后进行。这种非侵入、非接触技术具有巨大潜力,可作为诊断不同皮肤问题的一种手段,而无需从皮肤获取组织样本。

【主题与分类】

主题标签:Malignant Melanoma、Merkel Cell Carcinoma、Basal Cell Carcinoma、Squamous Cell Carcinoma、Atypical Nevi、Congenital Nevi、Seborrheic Keratosis、Paget's Disease、Dermatofibroma、Kaposi's Sarcoma。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00540566

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00540566

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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。

数据说明

疾病:恶性黑色素瘤、梅克尔细胞癌、基底细胞癌、鳞状细胞癌、非典型痣、先天性痣、脂溢性角化病、佩吉特病。光学测量可提供定量光学特性值,反映组织灌注、氧消耗以及细胞/基质发育的变化。每次测量所需时间少于5分钟。测量将在皮肤治疗前后进行。这种非侵入性、非接触式技术极具潜力,可作为诊断不同皮肤问题的一种手段,而无需从皮肤上获取组织样本。

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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