评估三种Hydrafacial治疗对成人面部皮肤质量、水合及皮肤屏障影响的试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心研究,计划入组约30名受试者,覆盖所有Fitzpatrick皮肤类型

Austin Institute for Clinical ResearchAustin Institute for Clinical Research
clinicaltrials
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其他回归Cutis Laxa FacialisXeroderma
Trial Assessing the Impact on Facial Skin Quality, Hydration, and Skin Barrier of Three (3) Hydrafacial Treatments in Adults of All Skin Types.

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

评估三种Hydrafacial治疗对成人面部皮肤质量、水合及皮肤屏障影响的试验

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项多中心研究,计划入组约30名受试者,覆盖所有Fitzpatrick皮肤类型。研究评估连续3次HydraFacial治疗后面部皮肤水合与保湿的变化,并采集患者与研究者对皮肤质量特征的评估。主要目标为研究者从基线(治疗1前)至第85天(最终访视)的皮肤质量评估改善。治疗使用专利Vortex Fusion Technology的气动装置HydraFacial Syndeo系统与HydraFacial Elite MD系统,过程30-45分钟,含清洁、轻度换肤和专有成分输注三步。可用于皮肤水合、屏障及质量改善的回归分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:面部皮肤松弛、干皮病。一项多中心研究。约30名受试者将入组该试验。本研究的目的是评估所有Fitzpatrick皮肤类型受试者在接受一系列3次Hydrafacial治疗后面部皮肤水合与保湿的变化。此外,还将采集患者和研究者评估的皮肤质量特征变化。主要目标为研究者从基线(治疗1前)至第85天(最终研究访视)的皮肤质量评估改善。利用专利Vortex Fusion Technology,一种气动装置,HydraFacial Syndeo系统和HydraFacial Elite MD系统清洁、去角质并滋润皮肤。该过程持续30-45分钟,包括三个步骤:温和清洁,随后轻度换肤,然后输注专有成分混合物。

【主题与分类】

主题标签:Cutis Laxa Facialis、Xeroderma。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/日光性角化病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05932732

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    • 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:面部皮肤松弛症、干皮病。一项多中心研究。该试验预计纳入约30名受试者。本研究旨在评估所有菲茨帕特里克皮肤类型的受试者在接受3次HydraFacial治疗系列后,面部皮肤水合和保湿方面的变化。此外,还将记录患者和研究者评估的皮肤质量特征变化。主要目标是从基线(第1次治疗前)至第85天(最终研究访视),研究者在皮肤质量评估方面的改善。HydraFacial Syndeo系统和HydraFacial Elite MD系统采用专利Vortex Fusion技术,是一种气动装置,可清洁、去角质和滋润皮肤。该程序持续30-45分钟,包括三个步骤:温和清洁,随后轻度换肤,然后注入一种专有成分混合物,称为Regen GF booster,其中含有生长因子、保湿剂和润肤剂。

治疗完成后,受试者将接受一次非侵入性红光LED治疗,即Ellipse红光治疗。在此过程中,皮肤在马蹄形光照装置下暴露于温和的红光中,同时佩戴遮光护目镜,以改善循环并减轻炎症。首次访视包括筛查和基线评估及第1次HF治疗,随后间隔28天进行两次额外的HF治疗,最终访视在第85天进行。研究收集患者报告结局(PROs),包括满意度,以及研究者评估的皮肤质量测量(使用经过验证的皮肤质量科学评估量表),包括弹性、粗糙度、细纹、色素沉着、红斑和毛孔大小,研究者整体美学改善评估和研究者耐受性评估。此外,在选定的时间点进行角质层水分测量(皮肤水合作用的测量)和经皮水分流失测量(经皮水分流失的测量,评估皮肤屏障的完整性),以评估治疗带来的变化。所有不良

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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