黄斑裂孔修复术后黄斑微血管变化的OCTA研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦特发性全层黄斑裂孔修复术后黄斑微血管变化,采用光学相干断层扫描血管成像(OCTA)进行研究

Fayoum UniversityFayoum University
clinicaltrials
浏览 5
医学影像分类Macular Holes
Macular Micro Vascular Changes Following Macular Hole Repair : Optical Coherence Tomography Angiography Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

黄斑裂孔修复术后黄斑微血管变化的OCTA研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦特发性全层黄斑裂孔修复术后黄斑微血管变化,采用光学相干断层扫描血管成像(OCTA)进行研究。计划纳入28只眼,分为无ILM flap组与ILM flap组各14只眼,覆盖人口学资料、病史、症状持续时间、既往眼部病史以及最佳矫正视力、裂隙灯生物显微镜检查等临床数据。数据可用于黄斑裂孔术后微血管改变的分析与比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:黄斑裂孔。本研究将纳入28只特发性全层黄斑裂孔眼;分为两组:A组:14只眼不采用ILM flap治疗;B组:14只眼采用ILM flap治疗。 样本量:28只眼。(基于ILM flap组ELM恢复率70%与倒置flap组21.4%(Iwasaki等,2019),研究效能80%、置信水平95%,使用openEpi软件计算样本量,每组14只眼。 研究地点:Fayoum大学眼科与眼科研究所。 数据收集: 病史:1. 人口学数据(年龄、性别)2. 一般病史(DM、HTN)3. 症状持续时间4. 既往眼部病史。* 临床检查:1. 使用Snellen视力表测量最佳矫正视力(转换为log MAR用于统计分析)。2. 裂隙灯生物显微镜检查。

【主题与分类】

主题标签:Macular Holes。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06233500

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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

条件:黄斑裂孔。本研究将纳入28只患有特发性全层黄斑裂孔的眼;它们将被分为两组:A组:14只眼将不采用ILM瓣治疗;B组:14只眼将采用ILM瓣治疗。* 样本量:28只眼。(基于ILM瓣组ELM恢复率70%与倒置瓣组21.4%的比较(Iwasaki等,2019),以及研究效能80%和置信水平95%,使用openEpi软件计算样本量,每组为14只眼。* 研究地点:法尤姆大学眼科和眼科研究所。* 数据收集:* 病史:1. 人口学数据(年龄、性别)2. 一般病史(糖尿病、高血压)3. 症状持续时间4. 既往眼部病史。* 临床检查:1. 使用Snellen视力表进行最佳矫正视力检查(转换为logMAR用于统计分析)。2. 裂隙灯生物显微镜检查眼前节。3. 使用双目间接检眼镜和间接裂隙灯生物显微镜检查眼后节(+90 Volk透镜用于详细评估黄斑)。4.

眼轴长度测量 * 光学相干断层扫描:我们使用SD-OCT和OCTA对视网膜各层微结构和血管系统进行术前和术后评估。 * 手术操作 本研究中的所有眼均将接受经平坦部玻璃体切除术,主要步骤如下: * 将使用23G套管针系统 * 在曲安奈德注射辅助下诱导玻璃体后脱离,并完成核心玻璃体切除术 * 注入亮蓝染色剂,使用ILM镊进行内界膜剥除 随后将患者分为两组: A组:仅进行至血管弓范围内的宽范围内界膜剥除 B组:进行带瓣内界膜剥除 * 修剪玻璃体基底部,然后进行液气交换 * 将使用SF6气体填充 • 研究程序: o 术前及术后1个月和6个月进行定期临床评估,包括: * 最佳矫正视力测量

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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