改善疾病严重程度

源站描述聚焦纳米技术推动的激光与 LED 光疗设备,其红外波长辐射可提升胶原合成与 TGF-beta1 表达,并可能减少皮肤表面 Staphylococcus aureus、Escherichia coli 和 Klebsiella pneumoniae 的定植

Wake Forest University Health SciencesWake Forest University Health Sciences
clinicaltrials
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其他PsoriasisAlopecia AreataPolymorphous Light Eruption
Improving Disease Severity

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

改善疾病严重程度

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,涉及 Psoriasis、Alopecia Areata、Polymorphous Light Eruption 三种皮肤疾病。源站描述聚焦纳米技术推动的激光与 LED 光疗设备,其红外波长辐射可提升胶原合成与 TGF-beta1 表达,并可能减少皮肤表面 Staphylococcus aureus、Escherichia coli 和 Klebsiella pneumoniae 的定植。数据可用于探索红外光疗对皮肤疾病严重程度的改善作用及相关机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Psoriasis、Alopecia Areata、Polymorphous Light Eruption。纳米技术的最新进展促进了具有独特光疗特性的医疗设备(激光和 LED 设备)的开发,这些设备发射红外波长的辐射,使患者能够以更便捷的方式受益于光疗效果。临床前研究表明,红外辐射暴露对皮肤有积极作用,包括增加胶原合成和转化生长因子-beta1(TGF-beta1)的表达。其他研究提示红外辐射可能具有抗菌作用,暴露后皮肤上 Staphylococcus aureus、Escherichia coli 和 Klebsiella pneumoniae 的定植减少。与其他织物技术(如反射身体热量的远红外(FIR)织物技术)相比,由 Lumiton 制成的织物

【主题与分类】

主题标签:Psoriasis、Alopecia Areata、Polymorphous Light Eruption。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05391178

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05391178

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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:银屑病、斑秃、多形性日光疹。纳米技术的最新进展促进了具有独特光疗特性的医疗设备(激光和LED设备)的开发,这些设备可发射红外波长的辐射,使患者能够以更便捷的方式受益于光疗效果。临床前研究表明,红外辐射暴露对皮肤具有积极作用,包括增加胶原蛋白合成和转化生长因子-β1(TGF-β1)的表达。其他研究提示红外辐射可能具有抗菌作用,暴露后皮肤上金黄色葡萄球菌、大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌的定植减少。与其他织物技术(如反射人体热量的远红外(FIR)织物技术)相比,由Lumiton纱线制成的织物可将外部紫外光和可见光谱光转化为红光和近红外光谱光并向人体发射。Lumiton纱线吸收350 nm至600 nm的能量(从紫外光到可见红光的先光谱),并发射600至1000 nm的能量(红光、近红外光谱)。

Lumiton纱线含有红光/近红外光发光染料。该技术的有效性与光照强度成正比,在阳光下达到最佳效果。

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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