Revian Red All LED帽治疗中央离心性瘢痕性脱发研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Revian Red All LED 帽作为中央离心性瘢痕性脱发新型疗法的研究

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图像Central Centrifugal Cicatricial Alopecia
A Study of Revian Red All LED Cap as a Novel Treatment for Central Centrifugal Cicatricial Alopecia

基本信息

模态
图像
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Revian Red All LED帽治疗中央离心性瘢痕性脱发研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Revian Red All LED 帽作为中央离心性瘢痕性脱发新型疗法的研究。受试者每日使用该帽一次,每次 10 分钟,疗程共 6 个月;帽采用 620 nm 与 660 nm 两种波长,通过蓝牙连接手机 Smart App,可设置提醒、记录使用情况并使用计时器。数据可用于了解该光疗设备的治疗方案与使用依从性记录方式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:中央离心性瘢痕性脱发。愿意参与 Revian Red All LED 帽新型治疗的受试者将被纳入本研究。该帽使用 620 nm 和 660 nm 两种波长的光。将为每位受试者提供研究用帽。受试者将每日使用该帽一次,每次 10 分钟治疗方案,这是目前雄激素性脱发的推荐方案。受试者将使用该帽共计 6 个月。使用该帽时,受试者将通过蓝牙将 Revian Red All LED 帽连接到手机设备上的 Smart App。受试者可使用 Smart App 设置每日提醒以使用该帽、跟踪并记录使用情况,以及使用 10 分钟计时器。Smart App 上不会存储额外信息。只有受试者才能访问其个人手机设备上的 Smart App。标准化照片和毛发镜照片 b

【主题与分类】

主题标签:Central Centrifugal Cicatricial Alopecia。本站分类:口腔疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05759338

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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:中央离心性瘢痕性脱发。愿意参与Revian Red All LED帽新型治疗研究的受试者将纳入本研究。该帽使用620 nm和660 nm两种波长的光。将为每位受试者提供研究用帽。受试者将每日使用该帽一次,每次10分钟治疗方案,此为当前雄激素性脱发的推荐方案。受试者将使用该帽共计6个月。使用时,受试者需通过蓝牙将Revian Red All LED帽连接至手机设备上的智能应用程序。受试者可通过该智能应用程序设置每日使用提醒、跟踪并记录使用情况,以及使用10分钟定时器。智能应用程序不会存储任何额外信息。仅受试者本人可访问其个人手机设备上的智能应用程序。将在开始治疗前及每2个月拍摄标准化照片和毛发镜照片,共计6个月,以评估发际线稳定性和再生潜力。还将使用visio设备拍摄基线照片和完成照片。这将有助于确定整个研究过程中现有毛发的色素沉着情况。

在研究入组之前,所有参与者都将收到有关研究目的的详细说明,并签署书面知情同意书。将通过向所有受试者发放标准化问卷来获取脱发临床病史和既往治疗史。受试者还将在每次访视时填写一份关于其脱发症状的问卷。总共将有4次访视(1次治疗前访视和3次随访访视)。

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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