1064-nm Nd:YAG皮秒激光与1927-nm点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效与安全性

源站描述指出,萎缩性痤疮瘢痕是常见的损容性皮肤问题,在易出现炎症后色素沉着(PIH)的亚洲人群中尤为突出,治疗极具挑战。研究拟通过随机、半脸对照、评估者盲法试验,直接比较基于光机械效应的1064 nm微透镜阵列皮秒激光(P-MLA)与基于光热效应的1927 nm点阵铥激光(FTL)在亚洲人群萎缩性痤

Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong UniversitySecond Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University
clinicaltrials
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其他分类Acne ScarAcne Scars - Atrophic
Efficacy and Safety of a 1064-nm Nd:YAG Picosecond Laser Versus a 1927-nm Fractional Laser for Atrophic Acne Scars.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

1064-nm Nd:YAG皮秒激光与1927-nm点阵激光治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效与安全性

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,主题标签为Acne Scar与Acne Scars - Atrophic。源站描述指出,萎缩性痤疮瘢痕是常见的损容性皮肤问题,在易出现炎症后色素沉着(PIH)的亚洲人群中尤为突出,治疗极具挑战。研究拟通过随机、半脸对照、评估者盲法试验,直接比较基于光机械效应的1064 nm微透镜阵列皮秒激光(P-MLA)与基于光热效应的1927 nm点阵铥激光(FTL)在亚洲人群萎缩性痤疮瘢痕治疗中的临床疗效、安全性与耐受性。该数据可用于相关疗效与安全性比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:痤疮瘢痕、萎缩性痤疮瘢痕。萎缩性痤疮瘢痕是常见的损容性皮肤问题,在易出现炎症后色素沉着(PIH)的亚洲人群中尤为突出,其治疗极具挑战性。基于光机械效应的1064 nm微透镜阵列皮秒激光(P-MLA)与基于光热效应的1927 nm点阵铥激光(FTL)是两种新兴治疗技术,但在亚洲人群中缺乏严格的临床证据进行直接比较。本研究旨在通过随机、半脸对照、评估者盲法试验,直接比较1064 nm P-MLA与1927 nm FTL在亚洲人群萎缩性痤疮瘢痕治疗中的临床疗效、安全性与耐受性。

【主题与分类】

主题标签:Acne Scar、Acne Scars - Atrophic。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/NCT07153679

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07153679

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

条件:痤疮瘢痕、萎缩性痤疮瘢痕。萎缩性痤疮瘢痕是常见的损容性皮肤问题,尤其在易发生炎症后色素沉着(PIH)的亚洲人群中,其治疗极具挑战性。基于光机械效应的1064 nm微透镜阵列皮秒激光(P-MLA)和基于光热效应的1927 nm分段铥激光(FTL)是两种新兴的治疗技术,但在亚洲人群中缺乏直接比较的严格临床证据。本研究旨在通过随机、半脸对照、评估者盲法试验,直接比较1064 nm P-MLA与1927 nm FTL治疗亚洲人群萎缩性痤疮瘢痕的临床疗效、安全性和耐受性。

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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