PDE4 抑制在脂溢性皮炎与丘疹脓疱型玫瑰痤疮中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脂溢性皮炎(SD)与丘疹脓疱型玫瑰痤疮(PPR)中 PDE4 抑制相关研究

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clinicaltrials
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图像预测Seborrheic DermatitisPapulopustular Rosacea
PDE4 Inhibition in Seborrheic Dermatitis and Papulopustular Rosacea

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

PDE4 抑制在脂溢性皮炎与丘疹脓疱型玫瑰痤疮中的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脂溢性皮炎(SD)与丘疹脓疱型玫瑰痤疮(PPR)中 PDE4 抑制相关研究。数据覆盖受试者筛选与基线访视流程,包括既往及当前病史、家族史、用药回顾、既往外用治疗回顾,以及 SD 的临床评分、IGA、PP-NRS 和 PPR 的炎症性皮损计数、IGA、PP-NRS 等临床评估。可用于分析两种皮肤疾病的临床特征、评估指标与治疗相关结局,支持临床研究设计与疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脂溢性皮炎、丘疹脓疱型玫瑰痤疮。在提供知情同意后,所有受试者将接受研究资格评估,包括审查受试者过去和当前的医疗状况、家族病史以及详细审查过去和当前的用药。受试者还将接受对 SD 或 PPR 既往外用治疗/疗法的审查,以及临床评估(SD:临床 SD 评分、IGA、峰值瘙痒数字评定量表 [PP-NRS];PPR:炎症性皮损计数、IGA、PP-NRS)。符合入选标准的受试者可以继续进行基线访视(第 0 周),或可安排在筛选访视后 28 天内返回进行基线访视。在基线/第 0 周,受试者将接受临床评估(SD:临床 SD 严重程度评分、IGA、PP-NRS;PPR:炎症性皮损计数、IGA、PP-NRS),审查合并用药

【主题与分类】

主题标签:Seborrheic Dermatitis、Papulopustular Rosacea。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06013371

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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:脂溢性皮炎、丘疹脓疱型玫瑰痤疮。在提供知情同意后,所有受试者将接受研究资格评估,包括审查受试者过去和当前的医疗状况、家族病史以及详细回顾过去和当前的用药情况。受试者还将接受针对SD或PPR的既往局部治疗/疗法的回顾,以及临床评估(SD:临床SD评分、IGA、峰值瘙痒数值评定量表[PP-NRS];PPR:炎性皮损计数、IGA、PP-NRS)。符合入选标准的受试者可继续进行基线访视(第0周),或可安排在筛选访视后28天内返回进行基线访视。在基线/第0周,受试者将接受临床评估(SD:临床SD严重程度评分、IGA、PP-NRS;PPR:炎性皮损计数、IGA、PP-NRS)、合并用药审查、标准化临床摄影以及皮肤病生活质量指数(DLQI)问卷。后续临床评估包括标准化临床摄影和问卷填写,将在第4周、第8周和第12周的随访访视中进行。

将在基线(面部皮损区和非皮损区皮肤)、第4周(面部皮损区皮肤)、第8周(面部皮损区皮肤)和第12周(面部皮损区皮肤)采集皮肤胶带剥离样本用于机制研究(详见下文)。此外,将在基线和第8周(或提前终止时,以先发生者为准)采集并储存额外血样,以备未来可能的机制分析之用。

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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