口服托法替尼对比地塞米松口服小脉冲疗法治疗活动性非节段型白癜风的随机对照试验补充文件

该数据集包含一项随机对照试验的补充文件,主要提供活动性非节段型白癜风患者在接受口服托法替尼或地塞米松口服小脉冲疗法治疗前后的临床图像以及反映疗效改善的图表数据,数据模态为医学图像和图表,主要用于皮肤病治疗方法的疗效对比分析、临床医学研究及药物疗效可视化评估。

Mendeley Data
浏览 33
白癜风治疗随机对照试验
Supplementary files for 'Oral tofacitinib in comparison with dexamethasone oral mini pulse therapy for the treatment of active non-segmental vitiligo: A randomized controlled trial'

基本信息

大小
0.04 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

口服托法替尼对比地塞米松口服小脉冲疗法治疗活动性非节段型白癜风的随机对照试验补充文件

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Supplementary files for "Oral tofacitinib in comparison with dexamethasone oral mini pulse therapy for the treatment of active non-segmental vitiligo: A randomized controlled trial"》。源站首次发布:2025-06-03。

【数据内容】

源站原始描述:This dataset includes supplementary files for the publication "Title: Oral tofacitinib in comparison with dexamethasone oral mini pulse therapy for the treatment of active non-segmental vitiligo: A randomized controlled trial". This comprises pre and post treatment images from both the treatment arms and graphs depicting the improvement with treatment

【数据结构与技术规格】

文件数 11 个,合计 41.01 MB。数据集 DOI:10.17632/pkzx3kjvp2.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/pkzx3kjvp2

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/pkzx3kjvp2/1

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

该数据集是医学期刊论文《口服托法替尼对比地塞米松口服小脉冲疗法治疗活动性非节段型白癜风的随机对照试验》的补充文件集合,包含治疗前后图像、图表等数据。数据来源于一项随机对照试验,记录了两种不同治疗方案(口服托法替尼与地塞米松口服小脉冲疗法)对活动性非节段型白癜风患者的治疗效果。数据集主要包含治疗前后的临床图像以及反映治疗改善情况的图表,可用于评估白癜风治疗方法的疗效对比、皮肤病学临床研究、医学图像分析以及药物疗效可视化研究。

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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