联合多核苷酸与透明质酸治疗痤疮瘢痕的临床获益与安全性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05936437

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数据说明

条件：萎缩性瘢痕。这是一项前瞻性、开放标签研究，旨在评估Newest在面部痤疮瘢痕治疗中的疗效和安全性。研究将在意大利罗马的Fatebenefratelli医院进行。所有程序均须按照负责人体实验的委员会（机构和国家）的伦理标准以及1975年《赫尔辛基宣言》（2000年和2008年修订版）进行。受试者将参与研究6个月，并在首次治疗给药后1个月、2个月、3个月和6个月时进行照片和仪器评估（Antera 3D）；结果将与基线评估（T0）进行比较。根据先前从“高度纯化多核苷酸与安慰剂治疗中重度痤疮瘢痕的初步前瞻性随机研究”中获得的临床结果，已选定30名患者的样本量。该样本量结合本研究模型，在统计学上足以对主要终点提供稳健估计。

本研究的主要目的是展示使用Newest治疗面部痤疮疤痕的临床改善情况。本研究的主要终点是：在随访访视F.U.3和F.U.6时，通过Goodman Baron量表评估的痤疮后疤痕特征相对于基线访视（T1）的变化。在随访结束时，Goodman评分相对于基线平均降低至少两分将被视为阳性结果。描述性统计分析将展示不同评分变化相对于基线的患者百分比。本研究的次要目的是改善皮肤质量和研究器械的安全性；次要终点为：*对治疗前后拍摄的疤痕照片进行集中评估，由一名设盲的研究者进行评价。可选评估治疗前后皮肤粗糙度、质地（e

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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