高强度聚焦超声设备用于提拉松弛颏下及颈部组织的安全性与有效性评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕高强度聚焦超声设备 ULTRAFORMER MPT PLUS 用于改善颏下及颈部组织松弛的安全性与有效性展开

基本信息
资源简介
高强度聚焦超声设备用于提拉松弛颏下及颈部组织的安全性与有效性评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕高强度聚焦超声设备 ULTRAFORMER MPT PLUS 用于改善颏下及颈部组织松弛的安全性与有效性展开。研究为前瞻性、多中心、随机、评估者盲法、平行对照、非劣效性临床试验,计划纳入约 273 名 30 至 65 岁、颏下及颈部轻中度皮肤松弛的受试者,在最多 5 个美国研究中心按 1:1 随机接受 ULTRAFORMER MPT PLUS 或对照设备 ULTHERA® System 治疗。主要终点包括盲法研究者依据经验证的面部松弛分级量表评估的改善情况。数据可用于医美器械临床评价、疗效与安全性比较等研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤松弛(颏下与颈部)、面部皮肤松弛、颏下组织松弛。这项前瞻性、多中心、随机、评估者盲法、平行对照、非劣效性临床研究在 FDA 研究性器械豁免(IDE #G250041)下开展,旨在评估 ULTRAFORMER MPT PLUS(II 类高强度聚焦超声系统)用于改善颏下及颈部组织松弛的美学效果。计划在最多 5 个美国研究中心共纳入约 273 名 30 至 65 岁、颏下及颈部区域轻中度皮肤松弛的受试者。受试者将按 1:1 随机接受 ULTRAFORMER MPT PLUS 或对照设备(ULTHERA® System,Merz Aesthetics,USA)治疗。主要终点包括盲法研究者使用经验证的面部松弛分级量表评估的改善情况。
【主题与分类】
主题标签:Skin Laxity (Submental and Neck)、Facial Skin Laxity、Submental Tissue Laxity。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07229430
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07229430
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:皮肤松弛(颏下及颈部)、面部皮肤松弛、颏下组织松弛。这项前瞻性、多中心、随机、评估者盲法、平行对照、非劣效性临床研究在FDA研究性器械豁免(IDE #G250041)下开展,旨在评估ULTRAFORMER MPT PLUS(II类高强度聚焦超声系统)用于改善颏下及颈部组织松弛美学效果的安全性和有效性。计划在美国最多5个研究中心共入组约273名年龄30-65岁、伴有轻至中度颏下及颈部区域皮肤松弛的受试者。受试者将按1:1随机接受ULTRAFORMER MPT PLUS或对照器械(ULTHERA® System,Merz Aesthetics,USA)治疗。主要终点包括由盲法研究者使用经验证的面部松弛分级量表评估的改善情况,以及基于器械相关不良事件发生率和严重程度的安全性结局。次要终点包括受试者报告的改善评分、数字图像分析,以及第8周和第12周随访时的疗效持久性。
本研究包括两个连续的安全性阶段(1A阶段和1B阶段;总计20名受试者),随后是关键性的2阶段(约253名受试者)。在进入2阶段之前,安全性阶段的数据将由独立的数据安全监测委员会(DSMB)进行审查。所有治疗将由受过培训的研究者按照方案定义的参数进行。受试者将在基线、治疗后以及长达6个月的随访访问期间接受评估。最终统计分析将评估ULTRAFORMER MPT PLUS相较于参照设备在主要疗效终点方面的非劣效性,并确认整体安全性。
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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