Delicate脉冲光与Q-Switched 1064 nm Nd:YAG激光治疗痤疮后红斑的疗效与安全性比较

源站描述指出,痤疮是高度流行的慢性炎症性皮肤病,全球约85%青少年受累,疾病负担居慢性病第八位;痤疮后红斑作为血管反应,与炎症反复发作、治疗不当及不当护肤行为相关

Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong UniversitySecond Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University
clinicaltrials
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其他分类Post-acne Erythema
Comparison of the Efficacy and Safety of Delicate Pulsed Light and Q-Switched 1064 nm Nd:YAG Laser in the Treatment of Post-Acne Erythema

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

Delicate脉冲光与Q-Switched 1064 nm Nd:YAG激光治疗痤疮后红斑的疗效与安全性比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为比较Delicate脉冲光与Q-Switched 1064 nm Nd:YAG激光治疗痤疮后红斑(Post-acne Erythema)的疗效与安全性。源站描述指出,痤疮是高度流行的慢性炎症性皮肤病,全球约85%青少年受累,疾病负担居慢性病第八位;痤疮后红斑作为血管反应,与炎症反复发作、治疗不当及不当护肤行为相关。数据可用于评估两种光电疗法的疗效与安全性,支持痤疮后红斑治疗方案的比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Post-acne Erythema. 痤疮是一种高度流行的慢性炎症性皮肤病,全球约85%的青少年受累,在全球疾病负担中位列所有慢性病第八位。尽管传统上被视为一种良性和自限性疾病,但其对生活质量的影响,尤其是在伴有持续性皮损后遗症如痤疮后红斑(PAE)时,正日益受到认识。痤疮的加重通常是多因素的,与反复发作的炎症、治疗干预不足以及不当的护肤行为(如手动挤压或抓挠皮损)密切相关。这些因素不仅加重活动性皮损,还显著促进PAE的发生和持续。PAE是一种血管反应,由……的扩张和增殖引起。

【主题与分类】

主题标签:Post-acne Erythema。本站分类:精神与行为障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06998589

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06998589

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    • 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

病症:痤疮后红斑。寻常痤疮是一种高度流行的慢性炎症性皮肤病,全球约85%的青少年受其影响,在全球疾病负担的所有慢性病中排名第八。尽管传统上被视为一种良性且自限性疾病,但其对生活质量的影响日益受到重视,尤其是当伴有持续性皮损后遗症如痤疮后红斑(PAE)时。痤疮的加重通常是多因素的,与反复发作的炎症、治疗干预不充分以及不当的护肤行为(如手动挤压或搔抓皮损)密切相关。这些因素不仅加重活动性皮损,还显著促进PAE的发生和持续存在。PAE是炎症性痤疮皮损后真皮浅层毛细血管扩张和增生所引起的血管反应。临床表现为边界清晰的红斑或斑片,主要位于既往炎症部位。

尽管PAE可在2至6个月内自行消退,但在许多个体中——尤其是Fitzpatrick皮肤类型较深者——其持续时间可能显著更长,常与炎症后色素沉着(PIH)重叠。流行病学数据提示,深肤色人群中PAE和PIH的发生率范围为45.5%至高达87.2%,凸显了有效干预的必要性。鉴于痤疮及其后遗症主要累及面部皮肤,其心理社会负担相当沉重。患者常出现自尊心下降、社交退缩,甚至焦虑和抑郁症状,这强调了及时有效治疗策略的重要性。在当前治疗方法中,低能量、大光斑1064 nm Q开关Nd:YAG激光因其良好的安全性及能够穿透更深层真皮而受到关注。该激光在近红外光谱

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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