评估Candela Technology安全性与有效性的临床研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06202274

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

适应症：毛发减少、纹身去除、皱纹、痤疮、疤痕、良性皮肤血管病变、皮肤状况。受试者可接受使用一个施用器或任何设备与施用器的组合和/或额外商业设备、产品和程序的治疗。评估可能包括联合治疗、序贯治疗、分面治疗、治疗和系统参数的探索，以及探索性适应症的评估。治疗可能包括对商业Candela系统进行评估，涉及硬件或软件的修改和/或在治疗指南之外的治疗和探索性适应症（超说明书使用），以评估临床反馈、设备组件和治疗结果。受试者可接受最多十二（12）次治疗。治疗间隔最短为2周，最长为12周。治疗次数和间隔将取决于设备、治疗区域和待治疗的适应症。根据主要研究者的判断，可能需要进行随访。随访可以虚拟或亲自进行。

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。