皮肤镜与UVFD鉴别掌跖银屑病与掌跖湿疹

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、单中心、观察性比较研究,旨在评估偏振光皮肤镜与紫外线诱导荧光皮肤镜(UVFD)在掌跖银屑病与掌跖湿疹鉴别诊断中的表现

Istanbul Training and Research HospitalIstanbul Training and Research Hospital
clinicaltrials
浏览 13
医学影像分类Palmoplantar PsoriasisEczema
Dermoscopy and UVFD in Differentiating Palmoplantar Psoriasis and Palmoplantar Eczema

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

皮肤镜与UVFD鉴别掌跖银屑病与掌跖湿疹

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、单中心、观察性比较研究,旨在评估偏振光皮肤镜与紫外线诱导荧光皮肤镜(UVFD)在掌跖银屑病与掌跖湿疹鉴别诊断中的表现。研究对象为18岁及以上、经临床和/或组织病理学确诊的掌跖斑块型银屑病或掌跖湿疹成年患者,并排除近期接受局部或系统治疗、真菌检查阳性、掌跖脓疱病、其他混淆性掌跖皮肤病、恶性肿瘤或免疫抑制状态、妊娠、哺乳、组织病理学非特异性或与临床诊断不符者。数据涵盖人口学与临床特征、皮损定位、症状表现及相关皮肤镜信息,可用于皮肤镜图像分类与鉴别诊断研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:掌跖银屑病、湿疹。这项前瞻性、单中心、观察性比较研究旨在评估偏振光皮肤镜和紫外线诱导荧光皮肤镜(UVFD)在掌跖银屑病与掌跖湿疹鉴别诊断中的表现。纳入年龄18岁及以上、经临床和/或组织病理学确诊的掌跖斑块型银屑病或掌跖湿疹成年患者。排除近期接受局部或系统治疗、真菌检查阳性、掌跖脓疱病、其他混淆性掌跖皮肤病、恶性肿瘤或免疫抑制状态、妊娠、哺乳、组织病理学非特异性发现或组织病理学发现与临床诊断不符的患者。人口学与临床特征、皮损定位、症状表现、相关皮肤病

【主题与分类】

主题标签:Palmoplantar Psoriasis、Eczema。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07626697

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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:掌跖银屑病、湿疹。本前瞻性、单中心、观察性比较研究旨在评估偏振光皮肤镜及紫外线诱导荧光皮肤镜(UVFD)在掌跖银屑病与掌跖湿疹鉴别诊断中的表现。纳入年龄18岁及以上、经临床和/或组织病理学确诊为掌跖斑块型银屑病或掌跖湿疹的成年患者。排除近期接受过局部或系统治疗、真菌检查阳性、掌跖脓疱病、其他混淆性掌跖皮肤病、恶性肿瘤或免疫抑制状态、妊娠、哺乳期、组织病理学表现无特异性或组织病理学表现与临床诊断不一致的患者。记录人口学及临床特征、皮损定位、症状特点、相关皮肤病病史、甲受累情况及疾病严重程度参数。使用手持式皮肤镜(DermLite DL5,3Gen Inc.,San Juan Capistrano,CA,USA)获取标准化的偏振光皮肤镜及UVFD图像。

影像学检查在标准化条件下进行,并系统评估了与炎症性掌跖皮肤病相关的预定义皮肤镜和UVFD参数。在偏振光皮肤镜检查中,评估了血管形态与分布、鳞屑颜色与分布、背景颜色、黄褐色小球、黄橙色无结构区、黄橙色结痂以及鳞屑内出血。在UVFD中,评估了鳞屑分布、鳞屑模式、主要荧光颜色、附加荧光颜色以及白黄色荧光灶。图像评估由对临床诊断不知情的独立皮肤科医生进行。本研究的主要目的是比较掌跖银屑病与掌跖湿疹在偏振光皮肤镜和UVFD检查中的表现,并识别可能有助于这些重叠掌跖病变临床鉴别的特征。

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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