大剂量泼尼松龙联合病灶内曲安奈德后接霉酚酸酯、氨苯砜和小剂量泼尼松龙治疗黏膜类天疱疮新策略的临床评价
该数据集来自clinicaltrials.gov,针对良性黏膜类天疱疮患者,记录一种新治疗策略的临床评价过程。治疗分两阶段:第一阶段使用大剂量泼尼松60mg每日联合病灶内注射曲安奈德每周一次,直至病变不再改善;第二阶段泼尼松逐渐减量,替换为1g吗替麦考酚酯加50mg氨苯砜,直至泼尼松降至最低剂量

基本信息
资源简介
大剂量泼尼松龙联合病灶内曲安奈德后接霉酚酸酯、氨苯砜和小剂量泼尼松龙治疗黏膜类天疱疮新策略的临床评价
该数据集来自clinicaltrials.gov,针对良性黏膜类天疱疮患者,记录一种新治疗策略的临床评价过程。治疗分两阶段:第一阶段使用大剂量泼尼松60mg每日联合病灶内注射曲安奈德每周一次,直至病变不再改善;第二阶段泼尼松逐渐减量,替换为1g吗替麦考酚酯加50mg氨苯砜,直至泼尼松降至最低剂量。每阶段均测量病灶大小并评估疼痛评分,最终对疼痛评分和病灶大小进行统计分析与回归建模,可用于评估该联合方案对黏膜类天疱疮的疗效(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:良性黏膜类天疱疮。在开始任何治疗前,将测量病灶大小并评估疼痛评分。随后患者接受大剂量泼尼松每日60mg联合病灶内注射曲安奈德每周一次,直至病灶不再进一步改善(第I阶段);在此阶段评估患者疼痛并测量病灶大小。当不再获得进一步改善时,泼尼松逐渐撤减,并替换为使用1g MMF加50mg氨苯砜,直至达到泼尼松的最低剂量(第II阶段);在此阶段评估患者疼痛并测量病灶大小。随后将数据制表,并针对疼痛评分和病灶大小进行统计分析。
【主题与分类】
主题标签:Benign Mucous Membrane Pemphigoid。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/大疱性类天疱疮。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04744623
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/NCT04744623
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:良性黏膜类天疱疮。在开始任何治疗之前,将测量病变大小并评估疼痛评分。然后患者接受大剂量泼尼松每日60mg联合每周病灶内注射曲安奈德治疗,直至病变不再进一步改善(I期)。在此阶段评估患者疼痛并测量病变大小。由于未获得进一步改善,逐渐停用泼尼松龙,并替换为使用1g MMF加50mg氨苯砜,直至达到泼尼松的最低剂量(II期)。在此阶段评估患者疼痛并测量病变大小。然后对数据进行制表,并针对疼痛评分和病变大小进行统计分析。
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。




