皮秒激光与剥脱性点阵Er:YAG激光治疗萎缩性瘢痕的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为皮秒激光与剥脱性点阵Er:YAG激光治疗萎缩性瘢痕的比较研究。源站描述指出,痤疮影响全球9.38%的人口,43%的面部痤疮病例可能形成瘢痕,并对患者心理和生理健康产生负面影响

基本信息
资源简介
皮秒激光与剥脱性点阵Er:YAG激光治疗萎缩性瘢痕的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为皮秒激光与剥脱性点阵Er:YAG激光治疗萎缩性瘢痕的比较研究。源站描述指出,痤疮影响全球9.38%的人口,43%的面部痤疮病例可能形成瘢痕,并对患者心理和生理健康产生负面影响。治疗萎缩性痤疮瘢痕的干预手段包括激光、化学剥脱、皮肤磨削、注射填充和手术等。皮秒激光具有超短脉冲特点,结合微透镜阵列光学可在表皮和真皮产生高强度微损伤区。数据可用于相关治疗方案的比较分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:痤疮、萎缩性瘢痕。痤疮是一种常见的皮肤疾病,影响全球9.38%的人口,尤其在青少年和青年人中更为普遍。一项出版物显示,43%的面部痤疮病例可能形成瘢痕,而与痤疮相关的瘢痕往往对患者的心理社会和身体健康产生负面影响。目前已提出多种干预措施用于治疗萎缩性痤疮瘢痕,包括激光、化学剥脱、皮肤磨削术、注射填充剂和手术方法。皮秒激光是一种新技术,以超短皮秒脉冲持续时间为特征,可有效治疗多种皮肤问题,如色素沉着、光老化和皱纹减少。当与微透镜阵列(MLA)光学系统结合使用时,可在表皮和真皮中产生高强度微损伤区,导致周围组织的光学击穿并刺激真皮重塑,且副作用轻微。然而,目前尚缺乏前瞻性对照研究来评估皮秒激光联合MLA光学系统与当前点阵消融技术治疗萎缩性痤疮瘢痕的疗效。在本研究中,我们报告了一项前瞻性、随机、分面对照试验,比较了点阵1064 nm掺钕钇铝石榴石(Nd:YAG)皮秒激光联合MLA手柄(P-MLA)与消融性点阵2940 nm Er:YAG激光(AF-Er)治疗亚洲人萎缩性痤疮瘢痕的疗效和安全性。1. 研究设计 本前瞻性、随机、分面对照试验经浙江大学医学院附属第二医院人体伦理委员会批准(2022-0419),并按照《赫尔辛基宣言》进行。所有受试者在入组前均签署书面知情同意书。2. 患者选择 共招募33名受试者(16名男性和17名女性),年龄大于18岁,Fitzpatrick皮肤分型为II型至V型,伴有轻至中度萎缩性痤疮瘢痕,用于本
【主题与分类】
主题标签:Acne、Atrophic Scar。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05686603
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05686603
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:痤疮、萎缩性瘢痕。痤疮是一种常见的皮肤疾病,影响全球9.38%的人口,尤其是在青少年和年轻成人中。一项出版物显示,43%的面部痤疮病例可能会形成瘢痕,而与痤疮相关的瘢痕往往对患者的心理社会和身体健康产生负面影响。为治疗萎缩性痤疮瘢痕,已提出多种干预措施,包括激光、化学剥脱、皮肤磨削术、注射填充剂和手术方法。皮秒激光是一种新技术,其特征是超短皮秒脉冲持续时间,对许多皮肤状况有效,如色素沉着、光老化和减少皱纹。当与微透镜阵列(MLA)光学元件结合使用时,可在表皮和真皮中产生高强度微损伤区,导致周围组织的光学击穿,并刺激真皮重塑,且副作用轻微。然而,评估皮秒激光联合MLA光学元件与……的前瞻性比较研究尚不充分。
目前用于治疗萎缩性痤疮瘢痕的剥脱性点阵技术。在本研究中,我们报告了一项前瞻性、随机、分面、对照试验,比较了点阵1064 nm掺钕钇铝石榴石(Nd:YAG)皮秒激光联合MLA手柄(P-MLA)与剥脱性点阵2940 nm Er:YAG激光(AF-Er)治疗亚洲人萎缩性痤疮瘢痕的疗效和安全性。1. 研究设计本前瞻性、随机、分面、对照试验经浙江大学医学院附属第二医院人体伦理委员会批准(2022-0419),并按照《赫尔辛基宣言》进行。所有受试者在入组前均获得书面知情同意。2. 患者选择共招募33名受试者(16名男性和17名女性),年龄大于18岁,Fitzpatrick皮肤分型为II型至V型,伴有轻至中度萎缩性痤疮瘢痕,用于本
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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