CO2激光联合异维A酸治疗痤疮瘢痕

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦痤疮瘢痕治疗。研究对象为接受异维A酸(每日20 mg-40 mg,至少2个月)治疗的痤疮患者,随机在一侧面部接受单次点阵AcuPulse CO2激光治疗,使用AcuScan120™扫描手具和Deep FX模式

Tel-Aviv Sourasky Medical CenterTel-Aviv Sourasky Medical Center
clinicaltrials
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图像Acne Vulgaris
Combined Treatment With CO2 Laser and Isotretinoin for Acne Scars

基本信息

模态
图像
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

CO2激光联合异维A酸治疗痤疮瘢痕

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦痤疮瘢痕治疗。研究对象为接受异维A酸(每日20 mg-40 mg,至少2个月)治疗的痤疮患者,随机在一侧面部接受单次点阵AcuPulse CO2激光治疗,使用AcuScan120™扫描手具和Deep FX模式。治疗前清洁并涂抹EMLA麻醉膏封包1小时,参数为15 mj和特定密度。数据可用于评估CO2激光联合异维A酸对痤疮瘢痕的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:寻常痤疮。接受异维A酸治疗至少2个月、剂量范围为每日20 mg-40 mg的患者,在一侧面部(随机分配)接受CO2剥脱性激光治疗。患者将接受单次治疗,使用点阵AcuPulse CO2激光(AcuPulse;Lumenis Inc.,Santa Clara,CA),配备AcuScan120™扫描手具和Deep FX模式。治疗区域将使用温和清洁剂和70%酒精清洁。局部麻醉,包括2.5%盐酸利多卡因和2.5%丙胺卡因乳膏的共晶混合物(EMLA Cream;Astra Zeneca AB,Sweden),将在激光治疗前封包施用于治疗侧脸部。施用一小时后,轻轻去除麻醉霜,以获得完全干燥的皮肤表面。治疗参数为15 mj的能量和密度为

【主题与分类】

主题标签:Acne Vulgaris。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/痤疮瘢痕。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04870489

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:寻常痤疮。接受异维A酸治疗至少2个月,剂量范围为每日20毫克至40毫克的患者,将在面部一侧接受二氧化碳剥脱性激光治疗(随机分配)。患者将接受单次治疗,使用点阵AcuPulse CO2激光(AcuPulse;Lumenis Inc.,Santa Clara,CA),配备AcuScan120™扫描手具和Deep FX模式。治疗区域将使用温和的洁面乳和70%酒精进行清洁。局部麻醉,包括2.5%盐酸利多卡因和2.5%丙胺卡因乳膏的共晶混合物(EMLA Cream;Astra Zeneca AB,Sweden),将在激光治疗前应用于治疗侧面部并封闭。应用一小时后,麻醉霜将被轻轻移除,然后,为了获得完全干燥的皮肤表面。治疗参数将为15毫焦的能量密度和15%的密度,在单次治疗中不重叠脉冲。治疗后立即,必须用冷盐水浸湿的纱布轻轻敷在皮肤上(不要摩擦)15-20分钟。

此后,将在皮肤上涂抹一薄层2%莫匹罗星软膏(TEVA PHARMACEUTICAL INDUSTRIES LTD,以色列)。术后,将使用视觉模拟量表(VAS)来确定参与者感受到的疼痛程度。在该量表中,无痛评分为0分,无法忍受的疼痛评分为10分。将在基线时、每次治疗前以及末次治疗后6个月拍摄照片。痤疮瘢痕将采用定量整体痤疮瘢痕分级系统进行分级,该系统根据评分体系考虑瘢痕的数量和类型(13)。采用该分级量表,总分范围为0至84分。总评分将确定为“痤疮瘢痕评分”。所有评估将由两名独立医生完成,并计算两次评估的平均值。痤疮瘢痕评分下降25%或以下被定义为“轻度改善

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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