硅油填充眼视网膜再手术结局

本数据集来自 clinicaltrials.gov,关注硅油填充眼接受视网膜再手术的结局。覆盖视网膜脱离、增殖性玻璃体视网膜病变和增殖性糖尿病视网膜病变等条件

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clinicaltrials
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医学影像预测Retinal DetachmentProliferative Vitreo-RetinopathyProliferative Diabetic Retinopathy
Outcomes of Retinal Re-surgeries in Silicone Oil Filled Eyes

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

硅油填充眼视网膜再手术结局

本数据集来自 clinicaltrials.gov,关注硅油填充眼接受视网膜再手术的结局。覆盖视网膜脱离、增殖性玻璃体视网膜病变和增殖性糖尿病视网膜病变等条件。数据记录人口学信息、系统疾病史、初次视网膜手术与再手术的指征、时机及术前视力、眼压等指标,可用于分析再手术预后相关因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视网膜脱离、增殖性玻璃体视网膜病变、增殖性糖尿病视网膜病变。 将记录基本人口学概况,包括姓名、年龄、性别、居住地。 将使用结构化问卷收集有关系统性疾病的信息,包括糖尿病及其病程、高血压、血脂异常、任何心血管疾病、任何眼外伤史或任何其他眼部合并症。 将记录初次视网膜手术的详细信息,包括指征、手术日期、手术名称。 将记录再手术的详细信息,包括指征(视网膜病理)、再手术距初次手术的时间、术前最佳矫正视力(BCVA)A 使用 log MAR(最小分辨角)视力表在 3 米处测量、使用非接触式 Reichert 7 眼压计测量的眼内压。* 裂隙灯生物显微

【主题与分类】

主题标签:Retinal Detachment、Proliferative Vitreo-Retinopathy、Proliferative Diabetic Retinopathy。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/NCT06583798

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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:视网膜脱离、增殖性玻璃体视网膜病变、增殖性糖尿病视网膜病变。* 将记录基本人口学资料,包括姓名、年龄、性别、居住地。* 将使用结构化问卷收集有关全身性疾病的信息,包括糖尿病及其病程、高血压、血脂异常、任何心血管疾病、任何眼外伤史或任何其他眼部合并症。* 将记录首次视网膜手术的详细信息,包括适应证、手术日期、手术名称。* 将记录再次手术的详细信息,包括适应证(视网膜病变)、再次手术距首次手术的时间、术前最佳矫正视力(BCVA)A,使用3米处log MAR(最小分辨角)视力表、使用非接触式Reichert 7眼压计测量的眼内压。* 将使用Topcon裂隙灯生物显微镜进行前节裂隙灯生物显微镜检查,使用90屈光度透镜检查,并使用20屈光度透镜进行眼底间接检眼镜检查。

  • 在条件允许的情况下,将使用Zeiss Cirrus HD OCT(高清晰度光学相干断层扫描)设备进行谱域OCT(光学相干断层扫描)检查,以记录黄斑状态。* 再次手术将由一位资深顾问医生在所有病例中完成。将使用Alcon Luxor生物显微镜配合非接触式BIOM(双目间接检眼镜)观察系统。将制作2个端口。必要时将补充硅油。根据需要在硅油下进行膜剥离联合松弛性视网膜切开术/视网膜造孔引流、止血和眼内激光。再次手术后,将建议患者保持俯卧位。* 再次手术后,将在15天、第3个月和第6个月随访的首次就诊时记录BCVA(最佳矫正视力)和IOP(眼内压)。* 所有就诊时都将进行眼底检查。所有就诊时都将进行谱域OCT(光学相干断层扫描)以观察黄斑状态。STATIST

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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