选择性激光小梁成形术最佳治疗方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项随机对照试验,研究对象为计划接受选择性激光小梁成形术(SLT)的开角型青光眼、假性剥脱性青光眼及高眼压症患者

Vastra Gotaland RegionVastra Gotaland Region
clinicaltrials
浏览 4
基因组Glaucoma, Open-AnglePseudoexfoliation GlaucomaOcular Hypertension
Optimal Treatment Protocol for Selective Laser Trabeculoplasty

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

选择性激光小梁成形术最佳治疗方案

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项随机对照试验,研究对象为计划接受选择性激光小梁成形术(SLT)的开角型青光眼、假性剥脱性青光眼及高眼压症患者。患者被随机分配至四种临床常用治疗方案之一:治疗范围 180 度或 360 度,激光能量为低于微泡形成极限 0.1 mJ 的“标准”能量或使 50-75% 激光效应产生微泡的“高”能量,形成 180/标准、180/高、360/标准、360/高四个治疗组。分组对患者设盲并在记录中编码,比较各组短期与长期治疗效果、并发症发生率及术后不适。数据可用于评估不同 SLT 方案的有效性与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:开角型青光眼、假性剥脱性青光眼、高眼压症。一项随机对照试验,计划接受 SLT 的个体被随机分配至四种治疗方案之一,这四种方案代表临床使用中最常见的治疗变体。治疗在 360 度或 180 度下进行,激光能量水平为低于微泡形成极限 0.1 毫焦(mJ)的“标准”能量,或使 50-75% 激光效应产生微泡的“高”能量水平。由此形成四个治疗组:180/标准、180/高、360/标准和360/高。分组对患者设盲,并在记录中编码。比较各组短期和长期治疗效果的结果,以及并发症发生率和术后不适。

【主题与分类】

主题标签:Glaucoma, Open-Angle、Pseudoexfoliation Glaucoma、Ocular Hypertension。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/NCT03798223

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03798223

标准获取流程:

  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

条件:青光眼、开角型青光眼、假性剥脱性青光眼、高眼压症。一项随机对照试验,计划接受SLT的个体被随机分配到四种治疗方案之一,这四种方案代表了临床使用中最常见的治疗变体。治疗以360度或180度进行,激光能量水平为低于微气泡形成极限0.1毫焦耳(mJ)(“标准”能量)或达到激光效应50-75%时产生微气泡的水平(“高”能量)。这形成四个治疗组:180/标准、180/高、360/标准和360/高。分组分配对患者设盲,并在记录中编码。比较各组之间的短期和长期治疗效果,以及并发症发生率和术后不适。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案