NA-AION 危险因素:新视角

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NA-AION)的危险因素研究。NA-AION 是中老年人群最常见的急性视神经病变,也可发生于儿童和青年,导致不可逆视力丧失且目前无有效治疗

Copenhagen University Hospital, RigshospitaletCopenhagen University Hospital, Rigshospitalet
clinicaltrials
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其他预测Non-arteritic Ischemic Optic NeuropathyOptic Disk Drusen
NA-AION Risk Factors: New Perspectives

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

NA-AION 危险因素:新视角

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NA-AION)的危险因素研究。NA-AION 是中老年人群最常见的急性视神经病变,也可发生于儿童和青年,导致不可逆视力丧失且目前无有效治疗。研究关注视神经乳头内无细胞钙化沉积即视盘玻璃疣(ODD)作为 50 岁以下患者 NA-AION 重要危险因素的作用,并采用光学相干断层扫描(OCT)和 OCT 血管成像(OCTA)等新诊断方法,包含视神经乳头解剖特征(含 ODD)与 NA-AION 发病风险两个子研究。数据可用于探索 NA-AION 危险因素与视神经乳头结构特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:非动脉炎性缺血性视神经病变、视盘玻璃疣。非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NA-AION)是中老年人群中最常见的急性视神经病变,也可发生于儿童和青年。NA-AION 导致不可逆的视力丧失,目前尚无有效治疗。近年来,视神经乳头内称为视盘玻璃疣(ODD)的无细胞钙化沉积已被研究为 50 岁以下患者 NA-AION 的重要危险因素。本研究的目的是使用新的诊断方法光学相干断层扫描(OCT)和 OCT 血管成像(OCTA)来阐明 NA-AION 发生的危险因素。我们将进行两项子研究:1. 视神经乳头解剖特征,包括 ODD 的存在,作为 NA-AION 发生的危险因素。2. Va

【主题与分类】

主题标签:Non-arteritic Ischemic Optic Neuropathy、Optic Disk Drusen。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05305079

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:非动脉炎性缺血性视神经病变、视盘玻璃膜疣。非动脉炎性前部缺血性视神经病变(NA-AION)是中老年人群中最常见的急性视神经病变,也可发生于儿童和年轻成人。NA-AION可导致不可逆的视力丧失,目前尚无有效治疗方法。近年来,视神经乳头内被称为视盘玻璃膜疣(ODD)的无细胞钙化沉积物已被研究作为50岁以下患者发生NA-AION的重要危险因素。本研究旨在利用新的诊断方法光学相干断层扫描(OCT)和OCT血管成像(OCTA)来阐明NA-AION发生的危险因素。我们将开展两项子研究:1. 视神经乳头解剖特征(包括ODD的存在)作为NA-AION发生的危险因素。2. 血管合并症及在体血管系统作为发生NA-AION的危险因素。本研究是一项国际前瞻性多中心研究,涵盖9个不同国家的20个研究中心。研究人群为在1.5年纳入期内被诊断为NA-AION的患者。

每位纳入患者在3个月随访期内接受1-2次随访访视。纳入患者将按照该中心的标准临床诊疗流程接受检查,包括OCT和OCT-A。标准临床诊疗至少包括:获取病史、测量视力、裂隙灯检查以及自动视野计检查。伴有视盘玻璃膜疣(ODD)的NA-AION患者(ODD-AION)的特征和危险因素将与不伴ODD的NA-AION患者(nODD-AION)进行比较。

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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