自体Tenon囊移植与内界膜瓣技术闭合特发性黄斑裂孔的疗效比较(预试验)

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕特发性黄斑裂孔的手术治疗,比较自体Tenon囊移植与内界膜瓣两种闭合技术的疗效

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clinicaltrials
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图像Macular Hole SurgeryILM PeelingTenon CapsuleILM FlapMacular Hole
Comparison Between Outcomes of Closure of Idiopathic Macular Hole Using Autologus Tenon Capsule Graft and Internal Limiting Membrane Flap Techniques (Pilot Study)

基本信息

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图像
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

自体Tenon囊移植与内界膜瓣技术闭合特发性黄斑裂孔的疗效比较(预试验)

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕特发性黄斑裂孔的手术治疗,比较自体Tenon囊移植与内界膜瓣两种闭合技术的疗效。源站描述涵盖黄斑裂孔的定义、发病特点、玻璃体黄斑牵拉机制,以及玻璃体切除联合内界膜剥除的标准术式和内翻内界膜瓣技术在大裂孔中的应用。数据可用于黄斑裂孔手术方式对比研究与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黄斑裂孔手术、内界膜剥除、Tenon囊、内界膜瓣、黄斑裂孔。黄斑裂孔(MH)是黄斑中心凹神经感觉视网膜的全层缺损,导致中心视力丧失。特发性MH的发病率随年龄增长而增加,且在女性中更为常见。玻璃体黄斑牵拉是导致MH形成的主要病理生理因素。玻璃体切除联合内界膜(ILM)剥除一直被视为MH修复的标准技术,可实现较高的解剖闭合率。然而,对于大裂孔和难治性裂孔,常规ILM剥除可能不够充分。内翻ILM瓣技术是作为大MH(≥400 µm)的替代方法而开发的。该方法可将剥除的ILM翻转并置于裂孔上方,作为胶质细胞增殖的支架,从而提高闭合率并改善视力预后。更近期的

【主题与分类】

主题标签:Macular Hole Surgery、ILM Peeling、Tenon Capsule、ILM Flap、Macular Hole。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07633457

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:黄斑裂孔手术、ILM剥离、Tenon囊、ILM瓣、黄斑裂孔。黄斑裂孔(MH)是中央凹处神经感觉视网膜的全层缺损,导致中心视力丧失。特发性MH的发病率随年龄增长而增加,且更常见于女性。玻璃体黄斑牵引是导致MH形成的主要病理生理因素。经平坦部玻璃体切除术联合内界膜(ILM)剥离一直被认为是MH修复的标准技术,可实现高解剖闭合率。然而,对于大裂孔和难治性裂孔,常规ILM剥离可能不够充分。倒置ILM瓣技术是作为大MH(≥400 µm)的替代方法而开发的。该方法允许将剥离的ILM倒置并覆盖在裂孔上,作为胶质细胞增殖的支架,从而提高闭合率并改善视力预后。最近,Tenon囊移植被引入作为用于黄斑裂孔闭合的自体生物支架。Tenon组织富含成纤维细胞和细胞外基质,这可能促进视网膜修复并有助于对常规方法抵抗的病例实现闭合。

光学相干断层扫描(OCT)已成为评估黄斑裂孔尺寸、进行分期以及确认术后闭合的必要手段。它提供高分辨率图像,可进行详细的形态学分析。光学相干断层扫描血管成像(OCTA)能够无创评估视网膜和脉络膜血管系统。术后OCTA研究显示,中心凹无血管区(FAZ)以及浅层和深层血管丛的血管密度均发生变化,这些变化可能与视力恢复相关。使用OCT和OCTA对Tenon囊移植与ILM瓣进行比较的研究有限,需要进一步研究以评估两者在解剖闭合、视力改善和血管恢复方面的相对疗效。本研究旨在填补这一空白。本研究的目的是比较功能性视力结局、解剖闭合率及黄斑灌注

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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