共聚焦显微镜评估度普利尤单抗治疗中重度特应性皮炎反应的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中重度特应性皮炎患者,研究共聚焦显微镜在评估度普利尤单抗治疗反应中的作用

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clinicaltrials
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医学影像预测Atopic Dermatitis
The Role of Confocal Microscopy in Estimating Dupilumab Treatment Response for Moderate/Severe Atopic Dermatitis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

共聚焦显微镜评估度普利尤单抗治疗中重度特应性皮炎反应的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中重度特应性皮炎患者,研究共聚焦显微镜在评估度普利尤单抗治疗反应中的作用。研究在阿根廷布宜诺斯艾利斯意大利医院开展,该院皮肤科覆盖17个临床站点,年门诊量155000人次,免疫性皮肤病部门有12名专科医生。数据可用于探索影像学指标与生物制剂疗效之间的关联,支持治疗反应预测与皮肤病无创评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Atopic Dermatitis。研究设计与设置:这是一项前瞻性队列研究,在布宜诺斯艾利斯意大利医院开展,该机构为高复杂度、非营利性机构,长期致力于患者护理、医学教育和研究。皮肤科涵盖超过17个临床站点,是阿根廷最大的皮肤科之一,年门诊量155,000人次,重点关注免疫介导性皮肤病,包括特应性皮炎(AD)。免疫性皮肤病部门包括12名经委员会认证的皮肤科医生,专门管理复杂的炎症性皮肤疾病。我科积极参与特应性皮炎质量护理倡议,并与阿根廷皮肤病学会、儿科皮肤病学会和Project ECHO® AD小组等本地和国际网络合作。研究人群与招募

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07098000

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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:特应性皮炎。研究设计与设置 这是一项在意大利布宜诺斯艾利斯医院进行的前瞻性队列研究,该医院是一家高复杂度、非营利性机构,长期致力于患者护理、医学教育和研究。皮肤科跨越17个临床站点,是阿根廷最大的科室之一,年咨询量为155,000人次,重点关注免疫介导的皮肤病,包括特应性皮炎(AD)。免疫性皮肤病科包括12名委员会认证的皮肤科医生,专门管理复杂的炎症性皮肤病。我们的科室积极参与特应性皮炎护理质量倡议,并与阿根廷皮肤病学会、儿科皮肤病学会和Project ECHO® AD小组等本地和国际网络合作。研究人群和招募策略 该研究将招募来自布宜诺斯艾利斯大都市区(人口约1400万)的患者,该地区估计有3%的成人和5%的儿童受AD影响,中重度病例约占0.3%-0.5%。

来自公共、私营及社会保障等各领域的皮肤科医生和过敏科医生将被邀请在开始度普利尤单抗治疗前转诊符合条件的患者。纳入标准不受保险状态或诊疗环境限制,以确保人口学和社会经济多样性。研究程序:患者将被转诊至意大利医院,由研究团队进行知情同意和基线评估。研究持续时间最长48周,包括四次访视:基线、第12周和第24周。全身治疗将由转诊医生独立开具处方,使研究能够观察真实世界的治疗策略。协调中心将负责临床计量学评估、患者报告结局(PROs)和影像学检查。基线评估:人口学资料和病史。临床计量学:vIGA-AD、EASI、BSA、SCORAD、PGIS、PGIC。PROs:P

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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