上肢烧伤瘢痕自体脂肪移植
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕上肢烧伤瘢痕的自体脂肪移植与皮质类固醇注射治疗。烧伤是全球重要公共卫生问题,上肢受累常导致功能性挛缩和病理性瘢痕,影响患者日常活动与生活质量

基本信息
资源简介
上肢烧伤瘢痕自体脂肪移植
该数据集英文名为 Autologous Fat Grafting in Upper Limb Burns Scars,来源于 clinicaltrials.gov,主题围绕上肢烧伤瘢痕的自体脂肪移植与皮质类固醇注射治疗。烧伤是全球范围内重要的公共卫生问题,也是创伤相关发病的主要原因之一;上肢受累常导致长期并发症,包括功能性挛缩和病理性瘢痕,损害患者恢复日常活动的能力,并可能严重影响生活质量。传统上,这类后遗症通过手术瘢痕松解和(或)皮质类固醇注射进行管理,但传统方法存在局限性:疗效仅为中等,往往需要重复治疗,且不能直接刺激组织再生;皮质类固醇注射还伴随不适和皮肤萎缩风险,反复应用可造成明显的治疗疲劳。该数据集收录于“损伤、中毒及外因 / 其他”分类下,主题标签为自体脂肪移植、烧伤与皮质类固醇注射。
【数据集背景】
烧伤是全球重要的公共卫生问题,属于创伤相关发病的主要原因之列。上肢烧伤受累后常出现长期并发症,主要表现为功能性挛缩和病理性瘢痕,这些后遗症会削弱患者重返日常活动的能力,并可能对生活质量造成严重影响。传统处理方式包括手术瘢痕松解和(或)皮质类固醇注射,但这类常规方法疗效有限、常需多次重复,且不能直接促进组织再生;皮质类固醇注射还带来不适与皮肤萎缩的风险,反复使用易导致治疗疲劳。在此背景下,自体脂肪移植作为一种治疗思路被纳入本数据集的关注范围。
【数据内容】
该数据集的主题标签为自体脂肪移植、烧伤与皮质类固醇注射,所涉条件包括自体脂肪移植、烧伤和皮质类固醇注射。数据集围绕上肢烧伤瘢痕的自体脂肪移植与皮质类固醇注射治疗展开。关于具体变量、记录字段、样本规模、结局指标等数据内容细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,本站分类为“损伤、中毒及外因 / 其他”。除来源站与分类信息外,关于采集时间、采集方式、纳入排除标准及数据提取流程等,源站未提供。
【适用场景】
基于其主题,该数据集适用于关注上肢烧伤瘢痕治疗的研究场景,尤其是围绕自体脂肪移植与皮质类固醇注射两种治疗方式的比较或评价。也可用于了解烧伤后功能性挛缩与病理性瘢痕这一后遗症领域的治疗背景。关于具体适用分析类型或应用案例,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07186322
标准获取流程:
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- 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:自体脂肪移植、烧伤、皮质类固醇注射。烧伤是一个严重的公共卫生问题,也是全球创伤相关发病的主要原因之一。上肢受累常导致长期并发症,包括功能性挛缩和病理性瘢痕,这些并发症损害患者恢复日常活动的能力,并可能严重影响生活质量。传统上,这些后遗症通过手术瘢痕松解术和/或皮质类固醇注射进行管理。然而,这些传统方法存在局限性:疗效仅为中等,常需重复治疗,且不能直接刺激组织再生。此外,皮质类固醇注射伴有不适感和皮肤萎缩风险,反复注射可产生显著的治疗疲劳。自体脂肪移植因其恢复体积和促进细胞修复的双重能力,在再生医学领域受到关注。
该技术包括从供区采集脂肪组织,对其进行处理以浓缩再生元素(如脂肪来源干细胞和生长因子),然后将其注射到目标区域。在烧伤后遗症的情况下,脂肪移植在改善瘢痕柔韧性、减轻疼痛和瘙痒以及增强功能方面已显示出良好效果,尽管高质量的随机临床试验仍然匮乏。本研究将纳入有上肢烧伤病史且表现为功能受限和/或症状性病理性瘢痕(如增生性瘢痕、疼痛或瘙痒区域)的成年患者。参与者将被随机分配到两个治疗组之一:实验组:在受累区域接受自体脂肪移植。对照组:接受标准治疗,包括根据临床指征进行皮质类固醇注射和/或手术瘢痕松解。患者将在预定的时间点进行前瞻性随访,并评估
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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