点阵CO₂激光治疗原发性皮肤淀粉样变

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为点阵CO₂激光治疗原发性皮肤淀粉样变。原发性皮肤淀粉样变是淀粉样蛋白沉积于皮肤的局限性皮肤病,现有治疗包括局部用药、光疗、系统药物及多种物理疗法,但尚无一致认为可治愈或令人满意的方案

Tanta UniversityTanta University
clinicaltrials
浏览 20
医学影像分类AmyloidFractionalLaser
Fractional CO₂ Laser for Primary Cutaneous Amyloidosis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

点阵CO₂激光治疗原发性皮肤淀粉样变

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为点阵CO₂激光治疗原发性皮肤淀粉样变。原发性皮肤淀粉样变是淀粉样蛋白沉积于皮肤的局限性皮肤病,现有治疗包括局部用药、光疗、系统药物及多种物理疗法,但尚无一致认为可治愈或令人满意的方案。点阵CO₂激光可产生可控的微小热损伤柱,消融含淀粉样蛋白的组织并刺激真皮重塑。研究为前瞻性、随机、平行组、对照临床试验,在埃及坦塔大学医学院皮肤性病科开展,计划纳入22例年龄>18岁、经临床和组织病理学确诊的患者(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Amyloid, Fractional, Laser。原发性皮肤淀粉样变是一种局限性皮肤病,以淀粉样蛋白在皮肤内沉积为特征。可用的治疗包括局部治疗、光疗、系统药物以及多种物理方式;然而,尚无任何治疗被认为可一致地治愈或令人满意。点阵CO₂激光被认为是一种有前景的物理治疗,因为它产生可控的微小热损伤柱,可消融含淀粉样蛋白的组织并刺激真皮重塑。本研究是一项前瞻性、随机、平行组、对照临床试验,在埃及坦塔大学医学院皮肤性病科开展。将纳入共22例年龄>18岁、无论性别的、经临床和组织病理学确诊的原发性皮肤淀粉样变患者。

【主题与分类】

主题标签:Amyloid、Fractional、Laser。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07815132

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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:淀粉样变、点阵、激光。原发性皮肤淀粉样变是一种局限性皮肤病,其特征为淀粉样物质在皮肤内沉积。现有治疗方法包括局部治疗、光疗、全身用药及多种物理治疗方式;然而,尚无一种治疗被认为具有持续治愈性或令人满意。点阵CO₂激光被认为是一种有前景的物理治疗,因为它可产生可控的微小热损伤柱,从而消融含淀粉样物质组织并刺激真皮重塑。本研究是一项前瞻性、随机、平行组、对照临床试验,在埃及坦塔大学医学院皮肤性病科进行。共22例年龄>18岁、性别不限、经临床和组织病理学确诊为原发性皮肤淀粉样变的患者将被纳入,并使用计算机生成的随机化表按1:1比例随机分配至两组。分配隐藏将采用不透明、连续编号、密封的信封进行。

干预组参与者将接受三次点阵CO₂激光治疗,每次治疗间隔4周,激光功率为12-18 W。治疗前将涂抹局部麻醉霜,患者将接受适当的治疗后指导。对照组参与者在研究期间不接受任何主动激光治疗,并接受相同时长的随访;必要时可使用润肤剂和抗组胺药等支持性措施来缓解瘙痒。临床评估将包括摄影、皮肤镜检查、淀粉样变严重程度评分,以及使用视觉模拟量表评估瘙痒。将在基线和最终评估时获取皮肤活检,用于透射电子显微镜检查,包括形态计量学和图像分析。不良事件,包括发红、肿胀、瘙痒、疼痛、细菌性

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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