硅油填充下巨大黄斑裂孔术后当日闭合研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦黄斑裂孔与玻璃体切除术,研究对象为在印度Palakkad的Ahalia Foundation Eye Hospital视网膜门诊就诊并参与研究的患者

基本信息
资源简介
硅油填充下巨大黄斑裂孔术后当日闭合研究
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦黄斑裂孔与玻璃体切除术,研究对象为在印度Palakkad的Ahalia Foundation Eye Hospital视网膜门诊就诊并参与研究的患者。数据涵盖基本人口学信息、系统性危险因素问卷(糖尿病、高血压、既往视网膜手术、高度近视)、术前BCVA、眼压、裂隙灯眼前段生物显微镜检查、20D透镜间接非接触眼底生物显微镜检查,以及基于spectral domain optical coherence tomography确诊黄斑裂孔并计算hole form factor与diameter hole index。可用于黄斑裂孔手术相关临床特征分析与术后结局研究(来源 clinica。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Macular Holes, Vitrectomy。在Ahalia Foundation Eye Hospital, Palakkad的Retina OPD就诊的患者被选入参与研究。记录包括姓名、年龄、性别、地址的基本人口学资料。使用结构化问卷收集是否存在任何系统性危险因素的信息,如糖尿病、高血压、任何既往视网膜手术和高度近视。术前,所有受试者将接受BCVA、眼压测量、前节裂隙灯生物显微镜检查以及使用20D透镜的眼底间接非接触生物显微镜检查并记录。使用spectral domain optical coherence tomography确认黄斑裂孔的诊断,并根据optical coherence tomography的发现计算hole form factor和diameter hole index。3期和4期黄斑裂孔且尺寸为
【主题与分类】
主题标签:Macular Holes、Vitrectomy。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/NCT06915948
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06915948
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:黄斑裂孔,玻璃体切除术。选取在Palakkad的Ahalia Foundation Eye Hospital视网膜门诊就诊的患者参与研究。记录基本人口学资料,包括姓名、年龄、性别、地址。采用结构化问卷收集是否存在任何全身性危险因素的信息,如糖尿病、高血压、既往视网膜手术史及高度近视。术前,所有受试者均接受最佳矫正视力(BCVA)检测、眼压测量、前节裂隙灯生物显微镜检查及使用20D透镜进行的眼底间接非接触生物显微镜检查,并予以记录。使用频域光学相干断层扫描确认黄斑裂孔的诊断,并根据光学相干断层扫描的发现计算裂孔形成因子和裂孔直径指数。筛选出裂孔大小>700μm的3期和4期黄斑裂孔患者,这些患者接受了经平坦部玻璃体切除术、内界膜(ILM)剥除及硅油填充。在硅油取出后第1天、2周和1个月进行患者随访。
每次随访时,测量硅油填充下的最佳矫正视力(BCVA)和眼压,并进行黄斑区间接非接触式生物显微镜检查。在硅油取出后第1天、2周和1个月时使用OCT评估黄斑。所有患者均在硅油取出后第1天、2周和1个月时评估黄斑裂孔的解剖学闭合情况。统计方法 * 将数据收集表上记录的信息上传至Excel表格,并使用IBM SPSS 20版进行数据分析。 * 采用频率和百分比描述分类变量的特征。 * 采用均值和标准差描述数值变量的特征。 * 采用卡方检验/Fisher精确检验分析HFF、DHI、性别与裂孔闭合类型之间的关联。 * 采用Student t检验和Mann-Whitney U检验比较n的平均值
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




