点阵皮秒激光与黄金微针治疗痤疮瘢痕的疗效与安全性比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦皮肤与结缔组织疾病中的痤疮瘢痕,比较755nm蜂巢皮秒激光与CO2点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效与安全性

First Affiliated Hospital of Chongqing Medical UniversityFirst Affiliated Hospital of Chongqing Medical University
clinicaltrials
浏览 24
图像预测Acne ScarringAcne Scars
Comparing the Efficacy and Safety of Fractional Picosecond Laser and Gold Microneedle in the Treatment of Acne Scars

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

点阵皮秒激光与黄金微针治疗痤疮瘢痕的疗效与安全性比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦皮肤与结缔组织疾病中的痤疮瘢痕,比较755nm蜂巢皮秒激光与CO2点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效与安全性。源站描述显示,研究设对照组接受10600nm CO₂点阵激光(AFL)治疗,实验组接受蜂巢聚焦透镜阵列皮秒激光(P-DLA)治疗,并在每次治疗前及治疗后1个月、3个月使用VISIA皮肤成像系统采集面部图像,评估红区、UV斑和褐斑评分。数据可用于评估两种激光方案对痤疮瘢痕的改善效果及安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痤疮瘢痕、痤疮疤痕。本临床试验旨在比较755nm蜂巢皮秒激光与CO2点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效与安全性。其主要试图回答的问题包括:755nm蜂巢皮秒激光与CO2点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的有效性;瘢痕治疗的有效性。参与者将分为:对照组(接受10600nm CO₂点阵激光[AFL]治疗)和实验组(接受带蜂巢聚焦透镜阵列的皮秒激光[P-DLA]治疗)。使用VISIA皮肤成像系统采集面部图像,并在每次治疗前以及治疗后1个月和3个月对所有受试者的红区、UV斑和褐斑评分进行评估。

【主题与分类】

主题标签:Acne Scarring、Acne Scars。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/NCT07078851

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07078851

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

条件:痤疮瘢痕、痤疮疤痕。本临床试验的目的是比较755nm蜂窝状皮秒激光与CO2点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效和安全性。其主要旨在回答的问题是:755nm蜂窝状皮秒激光与CO2点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的有效性;瘢痕的有效性。受试者将分为:对照组(接受10600nm CO₂点阵激光[AFL]治疗)和实验组(接受带蜂窝聚焦透镜阵列的皮秒激光[P-DLA]治疗)。使用VISIA皮肤成像系统采集面部图像,并在每次治疗前以及治疗后1个月和3个月对所有受试者的红区、紫外线斑和棕色斑评分进行评估。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案