CRT毛发测量补充文档
包含14名雄激素性脱发患者CRT疗程前后毛发密度和厚度的AI毛发镜测量数据。
基本信息
资源简介
CRT毛发测量补充文档
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的影像数据集，收录 2 个文件、合计 95.75 MB，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《CRT trichometric supplementary documents》。源站首次发布：2025-05-12。
【数据内容】
源站原始描述：All patients who completed six monthly CRT sessions between 2023 and 2024 were included in this retrospective analysis, comprising fourteen individuals (aged 20–56 years; 13 males, 1 female) diagnosed with Norwood-Hamilton type III–IV androgenetic alopecia (AGA). All patients had previously demonstrated inadequate clinical response to topical 5% minoxidil. Hair density (terminal hair count per cm2) and hair thickness (cumulative terminal hair width, µm/cm2) were quantitatively assessed using art…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：所有在2023年至2024年间完成六次每月一次CRT治疗的患者均被纳入本回顾性分析，共14人（年龄20–56岁；男性13人，女性1人），诊断为Norwood-Hamilton III–IV型雄激素性脱发（AGA）。所有患者既往均对局部外用5%米诺地尔表现出临床应答不足。使用人工智能毛发镜，于治疗方案前和治疗方案后一个月，在前额（距眉间10 cm）、中部（距眉间15 cm）和头顶（距眉间20 cm）头皮区域定量评估毛发密度（每cm²终毛计数）和毛发粗细（终毛累积宽度，µm/cm²）。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 95.75 MB。数据集 DOI：10.17632/sbwjykc7kb.1。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/sbwjykc7kb
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。
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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://data.mendeley.com/datasets/sbwjykc7kb/1
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。
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