不同剂量生发产品治疗轻中度雄激素性脱发(I至III级)患者的安全性、疗效及使用耐受性临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦轻中度雄激素性脱发(I至III级)患者,评估不同剂量生发产品的安全性、疗效及使用耐受性

NovoBliss Research Pvt LtdNovoBliss Research Pvt Ltd
clinicaltrials
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蛋白质Androgenic Alopecia
A Clinical Study to Assess Safety, Efficacy and In-use Tolerability of Different Dosages of Hair Growth Products in Patients With Mild to Moderate Androgenic Alopecia (Grade I to III).

基本信息

模态
蛋白质
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

不同剂量生发产品治疗轻中度雄激素性脱发(I至III级)患者的安全性、疗效及使用耐受性临床研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦轻中度雄激素性脱发(I至III级)患者,评估不同剂量生发产品的安全性、疗效及使用耐受性。研究计划纳入最多72例患者(每组18例),确保60例完成(每组15例),共8次访视,持续180天。采集指标涵盖毛发增长率、长度、厚度、密度、头皮状况、毛发根强度、外观评估及血液生化与激素检测等,可用于脱发治疗相关安全性、疗效与耐受性分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:雄激素性脱发。将招募最多72例患者(每组18例),最好男女数量相等,以确保共60例患者(每组15例)完成研究。研究期间共进行8次访视。研究持续时间自入组起为180天(6个月)。访视01(第-04天):筛选、纹身创建、毛发增长测量。访视02(第01天):入组、毛发增长率测量、毛发长度(雄激素影响的目标区域和标准区域)、毛发厚度、毛发密度、用于角蛋白测量的头皮状况、A:T比值、新发数量、从根部脱落的毛发数量、毛发根强度、毛发总体外观、头皮总体外观、早期产品感知问卷、头顶全局照片、CBC、生化检测、游离睾酮、睾酮、二氢睾酮、

【主题与分类】

主题标签:Androgenic Alopecia。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/脱发。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06551818

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    • 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

条件:雄激素性脱发。总共将招募最多72名患者(每组18名患者),最好男女数量相等,以确保共有60名患者(每组15名患者)完成研究。研究期间共有8次访视。研究持续时间自入组起为180天(6个月)。访视01(第-04天):筛查、纹身创建、毛发生长测量。访视02(第01天):入组、毛发增长率测量、毛发长度(雄激素受影响的目标区域和标准区域)、毛发粗细、毛发密度、用于角蛋白测量的头皮状况、A:T比值、新生毛发数量、从根部脱落的毛发数量、毛根强度、毛发总体外观、头皮总体外观、早期产品感知问卷、头顶全局照片、全血细胞计数(CBC)、生化检查、游离睾酮、睾酮、二氢睾酮、C反应蛋白(CRP)、随机皮质醇、铁蛋白、尿液分析。

访视03(第45天):头发长度(雄激素性脱发受累目标区域标准区域)、头发粗细、头发密度、用于角蛋白测量的头皮状况、毛发再生(AG受累区域)、发根脱落数量、新生毛发数量(全头皮及正常头皮-纹身区域)、发根强度、头发整体外观、头皮整体外观、产品感知问卷、头顶全局照片。访视04(第87天):纹身创建、毛发生长测量。访视05(第90天):毛发生长速率测量、头发长度(雄激素性脱发受累目标区域和标准区域)、头发粗细、头发密度、用于角蛋白测量的头皮状况、A:T比值、毛发再生(AG受累区域)、新生毛发数量(全头皮、正常头皮-纹身区域)、发根脱落数量、发根强度、头发整体外观、头皮整体外观、产品感知问卷、头顶全局照片数字摄影。访视06(第135天):头发长度(雄激素性脱发受累目标区域和标准区域)、头

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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