评估 Xtressé Gummy 补充剂对男性雄激素性脱发的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项评估 Xtressé Gummy 补充剂用于男性雄激素性脱发的研究

基本信息
资源简介
评估 Xtressé Gummy 补充剂对男性雄激素性脱发的研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,记录一项评估 Xtressé Gummy 补充剂用于男性雄激素性脱发的研究。研究涉及脱发、秃顶和头发稀疏人群,参与者需提供个人信息与病史、接受医学检查、遵守用药限制、每日服用活性或安慰剂软糖并填写治疗日记,同时接受摄影、毛发密度测量等临床评估。入组条件为 18 至 65 岁男性成人且头顶存在脱发。数据可用于了解该临床试验的设计与受试者管理流程(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:雄激素性脱发、脱发/秃顶、头发稀疏。在研究期间,参与者将被要求完成以下事项:提供基本个人信息(包括出生日期、性别、种族和民族)提供其病史/手术史并接受医学检查(包括但不限于针对症状的体格检查、皮肤类型、生命体征、身高、体重)遵守研究规则,例如避免某些药物和治疗提供研究开始后出现的任何药物、治疗或反应的信息每日服用活性或安慰剂软糖治疗并完成治疗日记允许进行临床评估和治疗记录,例如摄影、毛发密度测量、任何反应或副作用要符合本试验的资格,参与者必须:为 18 至 65 岁的男性成人头顶存在脱发
【主题与分类】
主题标签:Androgenic Alopecia、Hair Loss/Baldness、Hair Thinning。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07637071
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07637071
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:雄激素性脱发、脱发/秃顶、头发稀疏。在这项研究中,参与者将被要求完成以下事项:提供基本个人信息(包括出生日期、性别、种族和民族)提供其病史/手术史并接受医学检查(包括但不限于针对症状的体格检查、皮肤类型、生命体征、身高、体重)遵守研究规定,例如避免使用某些药物和治疗提供研究开始后开始的任何药物、治疗或反应的信息每日服用活性或安慰剂软糖治疗并完成治疗日记允许进行临床评估和治疗记录,例如拍照、头发密度测量、任何反应或副作用要符合本试验的资格,参与者必须:为18至65岁的男性成年人头顶区域有脱发。
自愿提供书面知情同意 愿意遵守研究指示并完成研究要求,包括保持当前饮食和护发习惯,不在治疗区域使用未经批准的乳液和乳霜 允许拍摄头皮前部和顶部区域的照片 确认对研究治疗中的任何成分不过敏 研究期间收集的治疗区域所有照片将作为研究数据使用。所有参与者均有权随时拒绝继续参与研究。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




