D-Fi治疗DEB所致伤口评估数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于D-Fi治疗营养不良型大疱性表皮松解症（DEB）持续性不愈合及复发性伤口的3期临床试验信息
基本信息
资源简介
D-Fi治疗DEB所致伤口评估数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录一项关于D-Fi治疗营养不良型大疱性表皮松解症（DEB）持续性不愈合及复发性伤口的3期临床试验信息。研究采用多中心、患者内随机对照、开放标签、评估者盲法设计，约32名受试者自身对照，目标伤口配对后随机接受D-Fi治疗或不治疗，进行多次皮内注射。数据可用于了解DEB伤口治疗试验的设计与评估框架（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：营养不良型大疱性表皮松解症。CCB-EB-304是一项多中心、患者内随机对照、开放标签、评估者盲法的3期研究，评估D-Fi治疗约32名受试者持续性不愈合和复发性DEB伤口。每名受试者作为自身对照。每名受试者的目标伤口将配对后随机接受D-Fi（治疗伤口）或不治疗（对照伤口）。每名受试者将确定一个目标伤口对。受试者将在三个或更多治疗阶段中，在每个指定的治疗伤口接受D-Fi皮内注射。第一个治疗阶段在第1天，第二个在第8周/第2个月，第三个在第16周/第4个月。当未闭合的治疗伤口可能再次治疗时，额外的治疗阶段可能在第26周/第6个月、第32周/第8个月和第40周/第10个月进行，且未闭合的Con
【主题与分类】
主题标签：Dystrophic Epidermolysis Bullosa。本站分类：损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06892639
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/NCT06892639
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
适应症：营养不良型大疱性表皮松解症。CCB-EB-304是一项多中心、患者自身随机对照、开放标签、评估者盲法的3期研究，旨在评估D-Fi治疗约32例受试者持续性不愈合及复发性DEB创面的疗效。每例受试者作为自身对照。每例受试者的目标创面将进行配对，随后随机分配接受D-Fi治疗（治疗创面）或保持未治疗（对照创面）。每例受试者将确定一对目标创面。受试者将在三个或以上治疗访次中，于各指定治疗创面接受D-Fi皮内注射。首次治疗访次在第1天，第二次在第8周/第2个月，第三次在第16周/第4个月。若治疗创面未闭合，可在第26周/第6个月、第32周/第8个月和第40周/第10个月进行额外治疗访次并再次治疗；未闭合的对照创面亦可接受治疗。安全性和有效性评估将按预定时间间隔进行，直至第48周/第12个月治疗期结束，随后为可选开放标签扩展（OLE）治疗阶段，为期额外96周。
对于接受过一次或多次D-Fi注射的受试者，无论是在治疗阶段之后，还是如果受试者选择加入OLE，都将开始一个长期安全性随访期（长达15年）。
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。
