INM-755(大麻酚)乳膏治疗大疱性表皮松解症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项国际多中心研究,评估局部涂抹 INM-755(大麻酚)乳膏在最多 20 例遗传性大疱性表皮松解症(单纯型、营养不良型、交界型或 Kindler 综合征)患者中的安全性和初步疗效

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clinicaltrials
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图像Epidermolysis Bullosa SimplexEpidermolysis Bullosa, JunctionalEpidermolysis Bullosa DystrophicaKindler Syndrome
INM-755 (Cannabinol) Cream for Treatment of Epidermolysis Bullosa

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

INM-755(大麻酚)乳膏治疗大疱性表皮松解症研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项国际多中心研究,评估局部涂抹 INM-755(大麻酚)乳膏在最多 20 例遗传性大疱性表皮松解症(单纯型、营养不良型、交界型或 Kindler 综合征)患者中的安全性和初步疗效。研究采用患者内双盲设计,将匹配的索引区域随机分配至 INM-755 乳膏或对照赋形剂乳膏,索引区域可为伤口或非伤口区域,治疗持续 28 天。EB 症状基于患者报告结局评估,伤口愈合通过数字摄影测量。数据可用于安全性、疗效及伤口愈合相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:单纯型大疱性表皮松解症、交界型大疱性表皮松解症、营养不良型大疱性表皮松解症、Kindler 综合征。这是一项国际多中心研究,旨在评估局部涂抹 INM-755(大麻酚)乳膏在最多 20 例遗传性 EB(单纯型、营养不良型、交界型或 Kindler 综合征)患者中的安全性并获得初步疗效证据。研究采用患者内双盲设计,将匹配的索引区域随机分配至 INM-755(大麻酚)乳膏或赋形剂乳膏作为对照。选定的索引区域可为伤口或非伤口区域。随机分配的治疗每日应用于非伤口区域,并根据患者的敷料更换计划每 1、2 或 3 天应用于伤口。治疗持续 28 天。EB 症状基于患者报告结局进行评估。伤口愈合通过数字摄影测量。在本研究中

【主题与分类】

主题标签:Epidermolysis Bullosa Simplex、Epidermolysis Bullosa, Junctional、Epidermolysis Bullosa Dystrophica、Kindler Syndrome。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04908215

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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

疾病:单纯性大疱性表皮松解症、交界性大疱性表皮松解症、营养不良性大疱性表皮松解症、Kindler综合征。这是一项国际多中心研究,旨在评估局部外用INM-755(大麻酚)乳膏在最多20例遗传性大疱性表皮松解症(单纯性、营养不良性、交界性或Kindler型)患者中的安全性,并获得初步疗效证据。该研究采用患者自身对照、双盲设计,将匹配的索引区域随机分配至INM-755(大麻酚)乳膏或赋形剂乳膏作为对照。选定的索引区域可为创面或非创面区域。随机化治疗每日应用于非创面区域,创面则根据患者的敷料更换计划每1、2或3天应用一次。治疗持续28天。EB症状根据患者报告结局进行评估。创面愈合通过数字摄影测量。在这项旨在获得初步疗效证据的研究中,未设定单一的主要疗效终点。

疗效终点因每位患者的就诊症状而异,这些症状可能包括开放性伤口的存在、与换药相关的伤口疼痛、背景性伤口疼痛(非操作性相关)、伤口瘙痒以及非伤口区域的瘙痒。INM-755乳膏的净获益在每位患者内部进行评估,并基于其基线时的临床需求。入组首先从成人开始,之后可能扩大至包括青少年。

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

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