基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-07

资源简介

LEO 43204两种配方用于面部或胸部日光性角化病患者的强度、安全性和疗效递增研究

该数据集聚焦于日光性角化病患者，围绕 LEO 43204 的两种配方在面部或胸部给药后的表现展开，旨在评估其强度、安全性和疗效。日光性角化病属于皮肤与结缔组织疾病范畴，本数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Actinic Keratosis。整体来看，该数据集记录了一项关于两种配方、两种剂量在连续两天每日一次给药条件下，与载体配方进行比较的研究信息，涉及最大耐受剂量水平的确定以及疗效评价两个部分，适用于关注该疾病局部治疗研究方向的数据使用场景。

【数据集背景】

日光性角化病是一种与皮肤长期暴露于紫外线相关的疾病，本数据集所对应的研究即针对该疾病患者。研究关注的是 LEO 43204 这一药物的两种配方，给药部位为面部或胸部。研究设计分为两个部分：第一部分的目标是确定两种配方在连续两天每日一次治疗后的最大耐受剂量（MTD）水平；第二部分的目标是在连续两天每日一次治疗后，评估两种配方在两个剂量下相较于载体配方的疗效。上述背景信息界定了该数据集所承载研究的疾病领域、干预对象和核心研究目的。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Actinic Keratosis，所属分类为皮肤与结缔组织疾病 / 日光性角化病。其内容围绕 LEO 43204 的两种配方展开，涉及面部或胸部给药、连续两天每日一次的治疗方式，以及强度、安全性和疗效三个评价维度。研究包含两个部分，分别对应最大耐受剂量水平的识别和疗效评估，其中疗效评估涉及两个剂量并与载体配方进行比较。除上述信息外，源站未提供更细粒度的数据字段、变量列表或具体测量指标。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的条件为 Actinic Keratosis，并说明了研究的两部分目的：第一部分为确定两种配方在连续两天每日一次治疗后的最大耐受剂量水平；第二部分为评估两种配方在两个剂量下连续两天每日一次治疗后相较于载体配方的疗效。除来源站和源站描述外，源站未提供关于采集时间、采集地点、样本量或采集流程的更多信息。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与日光性角化病相关的皮肤与结缔组织疾病研究场景，尤其是关注 LEO 43204 两种配方在面部或胸部给药后强度、安全性和疗效评估的方向。其研究设计涉及最大耐受剂量水平的探索以及两个剂量与载体配方的疗效比较，因此可用于了解该研究的基本框架和评价维度。除上述适用方向外，源站未提供其他具体适用场景的说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括访问方式、数据格式、字段说明或分析指引等均未在现有信息中体现。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或验证情况的信息。就现有信息而言，该数据集仅呈现了研究的基本目的与设计框架，未包含具体结果数据或统计结论，因此在使用时需注意其信息范围的局限。其他质量相关细节源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT01922050

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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/NCT01922050

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

适应症：光化性角化病。第1部分：确定两种LEO 43204制剂连续两天每日一次治疗后的最大耐受剂量（MTD）水平。第2部分：评估两种LEO 43204制剂在两个剂量下连续两天每日一次治疗后相较于载体制剂的疗效。

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