测量Netarsudil、Latanoprost及联合治疗对高眼压症和疑似青光眼患者巩膜外和视网膜血流的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高眼压症与疑似青光眼人群,研究Netarsudil、Latanoprost及两者联合治疗对巩膜外和视网膜血流的影响

University of Maryland, BaltimoreUniversity of Maryland, Baltimore
clinicaltrials
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其他Ocular HypertensionSuspect Glaucoma
Measuring the Effects of Netarsudil, Latanoprost, and Combination Therapy on Episcleral and Retinal Blood Flow in Ocular Hypertension and Glaucoma Suspects

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

测量Netarsudil、Latanoprost及联合治疗对高眼压症和疑似青光眼患者巩膜外和视网膜血流的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦高眼压症与疑似青光眼人群,研究Netarsudil、Latanoprost及两者联合治疗对巩膜外和视网膜血流的影响。源站描述指出,青光眼是全球不可逆失明的主要原因,降低眼压是延缓疾病进展的主要策略,但现有药物对远端常规流出通路尤其是巩膜静脉循环的影响尚不明确。既往利用红细胞介导血管造影(EMA)的研究显示,netarsudil可显著增加巩膜静脉血流并降低眼压,支持巩膜血流作为远端流出功能的生物标志物。本研究将在这些发现基础上比较latanoprost与netarsudil等治疗的效果。数据可用于眼血流与青光眼治疗机制相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高眼压症、疑似青光眼。青光眼是全球不可逆失明的主要原因,降低眼压(IOP)仍是延缓疾病进展的主要策略。虽然许多青光眼药物通过增加房水流出或减少房水生成来降低IOP,但这些疗法对远端常规流出通路——特别是巩膜静脉循环——的影响尚不明确。既往使用红细胞介导血管造影(EMA)——一种能够在体内直接量化巩膜静脉血流的新型成像技术——的研究表明,netarsudil(Rhopressa)在降低IOP的同时显著增加巩膜静脉血流,支持巩膜血流作为远端流出功能的生物标志物。本研究将在这些发现的基础上,比较latanoprost和Ro

【主题与分类】

主题标签:Ocular Hypertension、Suspect Glaucoma。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04401982

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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:高眼压症、疑似青光眼。青光眼是全球不可逆性失明的主要原因,降低眼内压(IOP)仍是延缓疾病进展的主要策略。尽管许多青光眼药物通过增加房水流出或减少房水生成来降低IOP,但这些疗法对远端常规流出通路——尤其是巩膜外静脉循环——的影响尚不明确。既往使用红细胞介导血管造影(EMA)——一种能够在体内直接定量巩膜外静脉血流的新型成像技术——的研究表明,奈他舒地尔(Rhopressa)在降低IOP的同时显著增加巩膜外静脉血流,支持将巩膜外血流作为远端流出功能的生物标志物。本研究将在这些发现的基础上,利用EMA和激光散斑对比成像(LSCI,一种更新、侵入性更小的成像方式)比较拉坦前列素与Rocklatan(奈他舒地尔/拉坦前列素)对巩膜外静脉血流的影响。

研究者将评估在拉坦前列素基础上加用奈他舒地尔是否能在巩膜外静脉血流方面产生可测量的改善,且优于单用拉坦前列素所达到的效果。通过增进对这些药物如何影响远端流出通路的研究,本研究可能有助于解释Rocklatan更优的降眼压疗效,并支持开发用于评估青光眼治疗反应的无创成像方法。基于这些发现,本研究将使用EMA和激光散斑对比成像(LSCI)——一种较新的无创成像方式——比较拉坦前列素与Rocklatan(奈他舒地尔/拉坦前列素)对巩膜外静脉血流的影响。拉坦前列素是一种一线前列腺素类似物,主要通过增加葡萄膜巩膜流出降低眼压,预计不会显著改变远端巩膜外循环。相比之下,Rocklatan将拉坦前列素的作用与奈他舒地尔相结合,后者增强传统流出

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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