用于治疗头皮和头发状况的清洁设备

源站描述指出,头皮屑和脂溢性皮炎具有共同特征且对治疗反应相似,头皮屑仅累及头皮,而脂溢性皮炎可发生于头皮、面部、胸部及耳后区域,两者均可导致瘙痒、脱屑、炎症和红斑,且洗发和清洗后仍可能持续存在脱屑和鳞屑

University of MinnesotaUniversity of Minnesota
clinicaltrials
浏览 13
其他分类DandruffSeborrheic DermatitisHair Loss
Cleansing Device for the Treatment of Scalp and Hair Conditions

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

用于治疗头皮和头发状况的清洁设备

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为用于治疗头皮和头发状况的清洁设备,涉及 Dandruff、Seborrheic Dermatitis 和 Hair Loss 等状况。源站描述指出,头皮屑和脂溢性皮炎具有共同特征且对治疗反应相似,头皮屑仅累及头皮,而脂溢性皮炎可发生于头皮、面部、胸部及耳后区域,两者均可导致瘙痒、脱屑、炎症和红斑,且洗发和清洗后仍可能持续存在脱屑和鳞屑。市场上存在多种头皮按摩和刷具,Waterpik® 于 2018 年获 FDA 批准,可将压力水与电动牙刷结合用于口腔和牙齿清洁时的斑块和颗粒去除。该数据可用于相关皮肤状况的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:头皮屑、脂溢性皮炎、脱发。脂溢性皮炎和头皮屑是具有共同特征且对治疗反应相似的皮肤状况。头皮屑涉及可导致刺激和瘙痒的皮肤脱屑。头皮屑仅累及头皮,而脂溢性皮炎可发生于头皮、面部、胸部及耳后区域。脂溢性皮炎还可导致瘙痒和脱屑,以及炎症和红斑。已知头皮屑和脂溢性皮炎均对头皮有害。尽管使用洗发水和清洗,头皮上仍可能继续存在脱屑和鳞屑。消费市场上有众多头皮按摩和刷具。Waterpik® 于 2018 年获 FDA 批准,可在清洁口腔和牙齿时提供压力水并结合电动牙刷,以实现最佳的斑块和颗粒去除。

【主题与分类】

主题标签:Dandruff、Seborrheic Dermatitis、Hair Loss。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05319444

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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

适应症:头皮屑、脂溢性皮炎、脱发。脂溢性皮炎和头皮屑是皮肤疾病,具有共同特征,对治疗的反应相似。头皮屑表现为皮肤脱屑,可引起刺激和瘙痒。头皮屑仅累及头皮,而脂溢性皮炎可发生于头皮、面部、胸部及耳后区域。脂溢性皮炎还可导致瘙痒和脱屑,以及炎症和红斑。头皮屑和脂溢性皮炎均已知对头皮有害。尽管使用洗发水清洗,头皮上仍可能持续存在脱屑和鳞屑。消费市场上有众多头皮按摩器和刷具。Waterpik®于2018年获FDA批准,将加压水流与电动牙刷相结合,在清洁口腔和牙齿时实现最佳的牙菌斑和颗粒去除效果。Waterpik®目前市场上有数款产品,专为口腔健康、宠物护理和淋浴冲洗而设计。超说明书用途的设计利用Waterpik®设备,但经过调整优化以适用于头皮健康。

通过研究性使用超适应症的WaterPik®和刷头设备,研究者提出,按摩与温和水压的技术将减少头皮上的脂溢性皮炎和头皮屑。

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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