评估三种生发产品治疗轻中度雄激素性脱发的探索性临床研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项探索性临床研究,评估三种不同生发产品在轻中度雄激素性脱发(I 至 III 级)患者中的安全性、疗效及使用耐受性

基本信息
资源简介
评估三种生发产品治疗轻中度雄激素性脱发的探索性临床研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项探索性临床研究,评估三种不同生发产品在轻中度雄激素性脱发(I 至 III 级)患者中的安全性、疗效及使用耐受性。研究计划纳入最多 54 名患者(每组 18 人),并增设多个开放标签组,分别评估脂质体 SesZen Bio 精华、5% 米诺地尔及 SesZen Bio 胶囊联合精华的疗效与安全性。数据可用于脱发治疗产品的临床效果比较与安全性分析(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。总共将招募最多 54 名患者(每组 18 名患者),最好男女数量相等,以确保总共 45 名患者(每组 15 名患者)完成研究。额外增加第 4 组,18 名受试者,以完成 15 名,作为开放标签、探索性、前瞻性、干预性组,评估 SesZen Bio 精华脂质体形式的疗效和安全性,并与米诺地尔组进行对比参考。此后,又增加了两个开放标签组——第 5 组和第 6 组——以评估 5% 米诺地尔和由 SesZen Bio 胶囊(350 毫克标准化提取物)与 SesZen Bio 精华组成的联合疗法的比较疗效和安全性。每组将招募 18 名健康受试者,以达到每组 15 名可评估受试者。研究期间总共将有 8 次访视。研究持续时间
【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/NCT06556056
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06556056
标准获取流程:
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:雄激素性脱发。总共将招募最多54名患者(每组18名患者),最好男女数量相等,以确保共有45名患者(每组15名患者)完成研究。新增第4组,18名受试者,以补足15名,作为开放标签、探索性、前瞻性、干预性组,评估脂质体形式SesZen Bio血清的有效性和安全性,并以米诺地尔组作为比较参考。此后,又新增两个开放标签组——第5组和第6组——现已纳入研究,以评估5%米诺地尔以及由SesZen Bio胶囊(350 mg标准化提取物)联合SesZen Bio血清组成的联合疗法的比较有效性和安全性。每组将招募18名健康受试者,以达到每组15名可评估受试者。研究期间总共将有8次访视。研究持续时间将为自入组起180天(6个月)。访视1(第-04天):筛选、纹身创建、毛发生长测量。
访视02(第01天):入组,头发生长速率测量,头发长度,头发粗细,头发密度,用于角蛋白测量的头皮状况,A:T比值,新生毛发数量,根部脱落毛发数量,发根强度,头发总体外观,头皮总体外观,早期产品感知问卷,头顶全局照片。访视03(第45天):头发长度,头发粗细,头发密度,用于角蛋白测量的头皮状况,毛发再生,根部脱落毛发数量,全头皮新生毛发数量,AG受影响,发根强度,头发总体外观,头皮总体外观,产品感知问卷,头顶全局照片。访视04(第87天):纹身创建,头发生长测量。访视05[第90天(访视04后03天)]:头发生长速率测量,头发长度,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,新生毛发数量,根部脱落毛发数量,发根强度
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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