UVA1光治疗硬皮病及类似病症数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦UVA1光治疗硬皮病及类似皮肤病症,覆盖瘢痕疙瘩、硬皮病、瘢痕、环状肉芽肿及项部瘢痕性痤疮等条件

University of MichiganUniversity of Michigan
clinicaltrials
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基因组KeloidSclerodermaScarsGranuloma AnnulareAcne Keloidalis Nuchae
UVA1 Light for Scleroderma and Similar Conditions

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

UVA1光治疗硬皮病及类似病症数据集

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦UVA1光治疗硬皮病及类似皮肤病症,覆盖瘢痕疙瘩、硬皮病、瘢痕、环状肉芽肿及项部瘢痕性痤疮等条件。源站描述阐述了UVB与UVA波段差异及UVA1光疗优势,即不含致晒伤和皮肤癌的UVB射线。数据可用于皮肤疾病光疗相关研究,但具体样本量、图像或标注信息源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:瘢痕疙瘩、硬皮病、瘢痕、环状肉芽肿、项部瘢痕性痤疮。到达地球表面的太阳紫外线分为波长较短、能量较高的UVB(290-320nm)和波长较长、能量较低的UVA(320-400nm)。引起晒伤并与皮肤癌相关的光波长是高能量UVB。UVA波长可进一步分为波长相对较短、能量较高的UVA2(320-340nm)和波长较长、能量较低的UVA1(340-400nm)。我们诊所用于治疗银屑病、特应性皮炎和瘙痒的光疗灯箱,以及美黑沙龙使用的灯箱,均发射UVB和UVA波长。使用UVA1光源治疗皮肤病的优势是:1)不含引起皮肤癌和晒伤的射线(UVB);2)因此

【主题与分类】

主题标签:Keloid、Scleroderma、Scars、Granuloma Annulare、Acne Keloidalis Nuchae。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00476697

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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

适应症:瘢痕疙瘩、硬皮病、瘢痕、环状肉芽肿、项部瘢痕疙瘩性痤疮。到达地球表面的太阳紫外线根据波长分为:波长较短、能量较高的UVB(290-320nm)和波长较长、能量较低的UVA(320-400nm)。引起晒伤并与皮肤癌发生相关的光波长是高能量的UVB。UVA波长可进一步分为波长相对较短、能量较高的UVA2(320-340nm)和波长较长、能量较低的UVA1(340-400nm)。我科用于治疗银屑病、特应性皮炎和瘙痒症的光疗箱,以及美黑沙龙所用的光疗设备,均发射UVB和UVA波长的光。使用UVA1光源治疗皮肤病的优势在于:1)不含引起皮肤癌和晒伤的射线(UVB);2)因此能够更安全、更长时间地治疗患者。瘢痕疙瘩、硬皮病、项部瘢痕疙瘩性痤疮和烧伤瘢痕均以皮肤胶原性增厚为特征,导致浅层和深层皮肤硬化。

目前对这些致残性疾病的治疗尚不充分。近期,在非对照研究中,UVA1被证明可改善硬皮病、环状肉芽肿和色素性荨麻疹患者的病情(1-3)。UVA1治疗的作用机制尚未完全明确,但局部免疫调节似乎具有重要作用(4)。UVA1还被证明能以剂量依赖的方式刺激真皮中的胶原酶活性(5,6)。因此,我们推测,适当剂量的UVA1可通过胶原酶介导的清除过多真皮胶原,安全地改善这些纤维化皮肤疾病。基于这项初步研究的结果,我们计划开展一项正式的对

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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