痤疮

该数据集包含用于验证和适应痤疮疤痕风险评估工具（4-ASRAT）的问卷，数据模态为临床问卷文本，主要用于评估该工具在不同人群中的适用性，研究方向涉及皮肤科临床风险预测、医疗工具跨人群验证以及痤疮疤痕预防策略的优化。

该数据集是一个蛋白质组学数据集，包含通过调控皮脂生成和炎症反应来研究甘草次酸改善寻常痤疮机制的分子数据，如蛋白质表达谱或生物标志物信息，数据来源于公开的蛋白质组学平台iProX，主要用于痤疮病理机制探索、药物靶点发现及天然产物药理作用研究。

该数据集包含220名IGA量表评级为3-4级中度至重度痤疮患者的皮肤图像数据，属于医学图像模态，主要用于痤疮的自动识别与分级研究，支持皮肤病学图像分析、计算机辅助诊断以及机器学习模型在皮肤科的应用开发。

该数据集包含一项为期八周的双盲随机对照分脸临床试验数据，涵盖34名痤疮患者使用乳酸杆菌发酵日本扁柏提取物和茶树油治疗前后的临床评估、组织病理学分析及分子生物学指标。数据模态包括临床表格、组织切片图像和质谱分析结果，主要用于比较两种天然化合物在痤疮治疗中的疗效与安全性，为开发新型抗痤疮药物提供临床和病理学依据。

该数据集是一个以YOLOv8格式标注的图像数据集，包含用于痤疮检测的皮肤图像，其中痤疮区域以边界框形式进行标注，数据模态为图像，主要应用于计算机视觉领域的目标检测任务，支持痤疮自动识别和皮肤病学相关研究。

该数据集包含痤疮患者与健康对照组的眼部临床数据，数据模态包括数值型临床测量结果（如泪膜破裂时间、睑板腺缺失率）和问卷评分，通过非侵入性检查方法收集，主要用于研究痤疮对泪膜稳定性及睑板腺功能的影响，支持干眼症和眼表疾病的客观诊断与机制分析。

该数据集包含痤疮治疗不确定性识别研究的原始调查数据，数据模态为文本形式的问卷响应，来源于患者和专业人员对痤疮治疗相关不确定性的收集，主要用于识别和排序痤疮治疗中的研究优先级，支持皮肤病学、临床决策和循证医学等领域的研究与应用。

该数据集包含一项双盲随机对照分脸临床试验的临床表格数据，记录了34名痤疮患者使用5%乳酸杆菌发酵扁柏提取物与5%茶树油提取物治疗8周后的临床疗效、安全性和组织病理学变化，主要用于评估天然抗痤疮成分的有效性和安全性，支持皮肤病学研究和药物开发。

该数据集包含73名痤疮患者和67名健康对照者的眼部临床测量数据，数据模态包括临床表格（如人口统计学信息、问卷评分）和医学成像参数（如泪膜破裂时间、睑板腺缺失率、角膜前房参数）。其主要用途是研究痤疮患者泪膜稳定性与睑板腺功能的关系，为痤疮相关干眼症的病理机制探索和基于非侵入性检查的客观诊断提供数据支持。

该数据集是一个修改版的ACNE04医学影像数据集，包含去除水印后的皮肤病变图像，数据模态为图像，主要用于痤疮相关的计算机视觉研究，支持痤疮的自动检测、分类与严重程度评估等学术应用。

该数据集包含375例痤疮患者面部皮损样本中分离的痤疮丙酸杆菌对6种抗生素的药敏性检测结果及患者抗生素使用史，属于临床微生物学与药理学结合的医学数据，主要用于研究痤疮治疗中抗生素的耐药性模式、评估抗生素使用与耐药性的关联，为痤疮个体化治疗和抗生素合理应用提供实证依据。

该数据集是一个包含1473张高分辨率（1024x1024）痤疮面部图像的匿名图像数据集，通过StyleGAN2算法生成，模拟了轻度、中度和重度不同严重程度的痤疮表现，数据来源于ACNE04数据集和谷歌图像，并经过深度学习预处理和增强，主要用于支持深度学习模型在痤疮诊断、治疗研究和医学教育领域的训练与验证。