外用拉坦前列素酸治疗脱发的潜力——试点、概念验证研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、随机、双盲、赋形剂对照、剂量探索的试点试验,评估外用拉坦前列素酸在成年女性弥漫性头皮脱发(符合女性型脱发或慢性休止期脱发)中的效果

Medical University of WarsawMedical University of Warsaw
clinicaltrials
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图像分类Androgenetic Alopecia (AGA)Telogen Effluvium
Therapeutic Potential of Topical Latanoprost Acid in Hair Loss - Pilot, Proof-of-concept Study

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

外用拉坦前列素酸治疗脱发的潜力——试点、概念验证研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项单中心、随机、双盲、赋形剂对照、剂量探索的试点试验,评估外用拉坦前列素酸在成年女性弥漫性头皮脱发(符合女性型脱发或慢性休止期脱发)中的效果。受试者为 18-60 岁女性,共筛查 40 人、入组 29 人,随机分为赋形剂(安慰剂)或拉坦前列素酸 0.01%、0.05%、0.1% 四组。数据可用于脱发疾病分型与治疗反应相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:雄激素性脱发(AGA)、休止期脱发、女性型脱发、雄激素性脱发。详细描述:这项单中心、随机、双盲、赋形剂对照、剂量探索的试点试验评估了外用拉坦前列素酸在患有弥漫性头皮脱发且符合女性型脱发(FPHL)或慢性休止期脱发的成年女性中的效果。符合条件的参与者为 18-60 岁女性,FPHL 分类为 Ludwig I-III 或患有慢性休止期脱发。主要排除标准包括近期使用生发治疗、活动性头皮皮肤病或显著未控制的医疗状况。筛查了 40 名参与者,入组 29 名。随机化与设盲:参与者被随机分配到四组之一:赋形剂(安慰剂)或拉坦前列素酸 0.01%、0.05% 或 0.1%。随机化由计算机生成。分配隐藏

【主题与分类】

主题标签:Androgenetic Alopecia (AGA)、Telogen Effluvium。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07412587

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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:雄激素性脱发(AGA)、休止期脱发、女性型脱发、雄激素性脱发。详细说明:本单中心、随机、双盲、赋形剂对照、剂量递增的初步试验评估了外用拉坦前列素酸在患有弥漫性头皮脱发且符合女性型脱发(FPHL)或慢性休止期脱发的成年女性中的效果。符合条件的参与者为18-60岁女性,FPHL分类为Ludwig I-III级或患有慢性休止期脱发。主要排除标准包括近期使用过生发治疗、活动性头皮皮肤病或显著未控制的医疗状况。共筛选40名参与者,入组29名。随机化与设盲:参与者被随机分配至四组之一:赋形剂(安慰剂)或拉坦前列素酸0.01%、0.05%或0.1%。随机化由计算机生成。通过使用标有代码编号的外观相同的滴瓶来维持分配隐藏。参与者和研究者至第6个月均对治疗分配设盲,包括在所有结局评估期间。

安慰剂制剂由相同的溶媒组成,但不含活性拉坦前列素酸,以确保各组之间具有可比的使用体验。干预与研究实施 参与者每日一次将分配的外用溶液涂抹于受稀疏影响的雄激素依赖性头皮区域,持续6个月。参与者被指导使用滴管均匀分布溶液(按说明每次2-3 mL),避免流下,并在涂抹后至少8小时内不洗治疗区域。研究期间保持常规护发程序(如洗发水和造型产品)不变。整个治疗期间禁止使用伴随性脱发治疗。疗效评估与程序 在研究访视时获取标准化临床摄影和毛发镜检查,包括基线和第3个月及第6个月的随访评估。结果测量在治疗区域内的标准化点进行。一个 stand

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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