CB-PRP治疗视网膜色素变性与干性年龄相关性黄斑变性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及视网膜色素变性与干性年龄相关性黄斑变性(地图样型)患者。所有患者接受遗传学评估,报告了不同类型的突变,导致视杆细胞解剖功能损害

Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCSFondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS
clinicaltrials
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医学影像预测Retinitis PigmentosaDry Age-related Macular Degeneration
CB-PRP in Retinitis Pigmentosa and Dry Age-related Macular Degeneration

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

CB-PRP治疗视网膜色素变性与干性年龄相关性黄斑变性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及视网膜色素变性与干性年龄相关性黄斑变性(地图样型)患者。所有患者接受遗传学评估,报告了不同类型的突变,导致视杆细胞解剖功能损害。研究将对入组患者进行玻璃体切割手术及视网膜下注射由脐带血库提供的脐带血富血小板血浆(CB-PRP),并在第1、3、6、12个月进行完整眼科检查,包括前节生物显微镜检查、直接和间接检眼镜检查、ETDRS视力评估、眼压测量等。数据可用于眼科疾病治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视网膜色素变性、干性年龄相关性黄斑变性。所有患者均接受了遗传学评估,他们报告了不同类型的突变,这些突变导致视杆细胞的解剖功能损害。双侧干性年龄相关性黄斑变性(地图样型)患者也将被招募。在选定入组患者后,研究将进行玻璃体切割手术,并根据现行关于非输血用血液成分的法规所规定的程序,视网膜下注射由脐带血库提供的脐带血富血小板血浆(CB-PRP)。将在第1、3、6和12个月进行完整的眼科检查。检查将包括: 前节生物显微镜检查 直接和间接检眼镜检查 ETDRS视力评估 眼压测量 * op

【主题与分类】

主题标签:Retinitis Pigmentosa、Dry Age-related Macular Degeneration。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04636853

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04636853

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

疾病:视网膜色素变性、干性年龄相关性黄斑变性。所有患者均接受了基因评估,他们报告了不同类型的突变,这些突变导致视杆细胞的解剖功能损害。双侧干性年龄相关性黄斑变性(地图状类型)患者也将被招募。选定入组患者后,研究将按照现行关于非输血用血液成分的法规所规定的程序,进行玻璃体切割手术及由脐带血库提供的脐带血富血小板血浆(CB-PRP)视网膜下注射。将在1、3、6和12个月时进行完整的眼科检查。检查包括:* 前节生物显微镜检查 * 直接和间接检眼镜检查 * ETDRS视力评估 * 眼压测量 * 光学相干断层扫描(OCT) * OCT血管成像(OCTA)以下评估将在基线时以及6个月和12个月时进行。

  • 微视野检查
  • 视网膜电图(ERG)
  • 视觉诱发电位(VEP)
  • 对比敏感度(MARS表)
  • Goldmann视野计
    还将收集对侧眼的一些形态功能数据,作为对照组。为确保患者的最大安全,前5只眼将至少间隔20天进行手术,以便观察术后演变。

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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