从鸡冠中分离的化合物及其对砷性掌角化病的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为从鸡冠中分离的化合物对砷性掌角化病的作用,关注角化结节大小的改善

Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University, Dhaka, BangladeshBangabandhu Sheikh Mujib Medical University, Dhaka, Bangladesh
clinicaltrials
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图像预测Improvement of Keratotic Nodular Size
Identification of Compound Isolated From Cock's Comb and Its Effect on Arsenical Palmar Keratosis

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

从鸡冠中分离的化合物及其对砷性掌角化病的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为从鸡冠中分离的化合物对砷性掌角化病的作用,关注角化结节大小的改善。背景是孟加拉国地下水无机砷污染导致慢性砷中毒,表现为弥漫性黑变病、斑点状黑变病色素沉着过度及角化病,目前尚无国际公认的砷性角化病疗法。鸡冠提取物含透明质酸、硫酸软骨素 A、B、C、肝素、己糖胺和水。相关研究在 Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University 药理学系开展。数据可用于皮肤疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:角化结节大小的改善。孟加拉国地下水受无机砷污染,构成严重的公共卫生危害。长期饮用含高浓度砷的水会导致慢性砷中毒,其特征为皮肤表现,即弥漫性黑变病,随后出现斑点状黑变病色素沉着过度和角化病。迄今为止,砷性角化病尚无国际公认的治疗方法。一些作者提出,长期补充维生素和矿物质,以及局部涂抹水杨酸、丙二醇和苦楝可能有效。鸡冠提取物含有透明质酸、硫酸软骨素 A、B 和 C、肝素、己糖胺和水。关于鸡冠提取物治疗砷性角化病的研究已在 Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University 药理学系完成。

【主题与分类】

主题标签:Improvement of Keratotic Nodular Size。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03635853

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:角化结节大小的改善。孟加拉国由无机砷引起的地下水污染构成了严重的公共卫生危害。长期饮用含高浓度砷的水会导致慢性砷中毒,其特征表现为皮肤症状,即弥漫性黑变病,随后出现斑点状黑变病、色素沉着过度及角化病。迄今为止,国际上尚无公认的砷性角化病治疗方法。一些作者提出,长期补充维生素和矿物质,以及局部应用水杨酸、丙二醇和楝树提取物可能有效。鸡冠提取物含有透明质酸、硫酸软骨素A、B、C、肝素、己糖胺和水。在班加班杜·谢赫·穆吉布医科大学药理学系进行的鸡冠提取物治疗砷性角化病的研究发现其有效。因此,本研究的目的将是鉴定从鸡冠中分离出的化合物及其对掌部砷性角化病的影响。

在获得机构审查委员会批准后,根据纳入和排除标准,将从位于Comilla的Muradnagar Upazilla的Kamalla Union的砷影响地区招募40名中重度掌部砷性角化病患者。该研究将为开放期II期临床试验。入组后,将告知患者研究目的以及研究的有害和有益影响。在开始招募前,将收集知情书面同意、详细病史、临床检查、手掌照片以及水和指甲样本,以确认砷中毒。为鉴定鸡冠中存在的化合物,将进行薄层色谱和核磁共振。鸡冠提取物的细胞毒性作用将使用卤虫测定进行分析。将由鸡冠提取物制备乳膏,并每隔2周提供给患者,以涂抹于掌部角化结节

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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