营养化妆品对男女头发与头皮3个月和6个月后性能评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为营养化妆品对男女头发与头皮在3个月和6个月后的性能评估,属于皮肤与结缔组织疾病下的毛发疾病范畴

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其他Hair Loss
Evaluation of the Performance of a Nutricosmetic on Hair & Scalp in Women and Men After 3 and 6 Months

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

营养化妆品对男女头发与头皮3个月和6个月后性能评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为营养化妆品对男女头发与头皮在3个月和6个月后的性能评估,属于皮肤与结缔组织疾病下的毛发疾病范畴。源站描述围绕脱发(Hair Loss)展开,涵盖非瘢痕性与瘢痕性脱发的分类,并提及雄激素性脱发(AGA)、休止期脱发(TE)和斑秃(AA)等类型及其人群分布特征。数据可用于观察营养化妆品干预后头发与头皮状况随时间变化的研究场景,但具体样本量、评估指标与数据字段源站未提供(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:脱发。脱发或秃发是一种常见现象,在其一生中影响超过80%的男性和50%的女性。秃发根据病因和外观进行分类,很少按性别分类。非瘢痕性(非瘢痕性)和瘢痕性(瘢痕性)秃发是所描述的两种秃发类型。非瘢痕性秃发包括雄激素性秃发(AGA)、休止期脱发(TE)或斑秃(AA),在这些类型的脱发中,当炎症过程消退时,毛囊通常可以恢复正常活动。而在瘢痕性(瘢痕性)秃发中,脱发是不可逆的,并与病理状况相关。AGA是一种雄激素依赖性脱发,是脱发的常见原因,影响约30-58%的男性和大约30%的中年女性。尽管秃发并不经常影响人类的全球生物学

【主题与分类】

主题标签:Hair Loss。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/毛发疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07556016

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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:脱发。脱发或秃发是一种常见现象,在人的一生中影响超过80%的男性和50%的女性。秃发根据病因和外观进行分类,很少按性别分类。非瘢痕性(非瘢痕性)和瘢痕性(瘢痕性)秃发是所描述的两种秃发类型。非瘢痕性秃发包括雄激素性秃发(AGA)、休止期脱发(TE)或斑秃(AA),这些类型的脱发中,当炎症过程消退时,毛囊通常可以恢复正常活动。而在瘢痕性(瘢痕性)秃发中,脱发是不可逆的,并与病理状况相关。AGA是一种雄激素依赖性脱发,是脱发的常见原因,影响约30-58%的男性和大约30%的中年女性。尽管秃发通常不会影响人类的整体生物学健康,但它对个人的生活质量有负面影响。为了提出一种“内外兼修”的护发常规,欧莱雅研发与创新决定研究一种针对脱发、头发生长、头发美丽和头发健康的膳食补充剂配方。

R&I团队专注于安全性、法规合规性和功效,为该配方选择成分基础。由于没有一种活性成分能够同时满足这三项标准,欧莱雅R&I决定采用INNEOV于2013年开发的先前成分基础并进行调整。由于在INNEOV停止运营至2025年期间法规和安全性数据已发生变化,欧莱雅R&I不得不调整配方。这意味着先前该配方的临床数据并不完全适用,也不适用于新配方。INNEOV于2010至2015年间进行临床研究的先前配方已不再符合法规要求,因为这些法规已经演变,且欧莱雅需要在新的国家上市该产品,而这些国家未被INNEOV纳入考量。此外,部分成分的剂量安全性出现了新数据,导致与先前配方相比剂量有所降低。部分

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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