曼谷老年人群青光眼患病率与眼部生物测量正常值数据
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为曼谷老年人群中青光眼患病率及眼部生物测量正常值,属于循环系统疾病/其他分类

基本信息
资源简介
曼谷老年人群青光眼患病率与眼部生物测量正常值数据
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为曼谷老年人群中青光眼患病率及眼部生物测量正常值,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述显示,Bangkoknoi Model Eye Project 是在泰国曼谷郊区 Bangkoknoi 区 42 个社区开展的人群队列研究,已获 Siriraj Hospital Faculty of Medicine, Mahidol University 伦理批准,并于 2023 年 7 月 19 日在 Thai Clinical trial registration 前瞻性注册。研究涉及青光眼、开角型青光眼、疑似青光眼、闭角型青光眼、白内障及盲眼等条件,可用于相关眼病分类与流行病学研究(。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:青光眼、开角型青光眼、疑似青光眼、闭角型青光眼、白内障、盲眼。研究设计与人群:Bangkoknoi Model Eye Project 是一项基于人群的队列研究,在泰国曼谷郊区 Bangkoknoi 区的 42 个社区开展。根据《赫尔辛基宣言》原则,研究获得 Mahidol University 医学院 Siriraj Hospital 机构审查委员会伦理批准(COA No. SI 077/2024)。该研究于 2023 年 7 月 19 日前瞻性注册于 Thai Clinical trial registration。项目部分由 National Health Security Office (NHSO)、Siriraj Social Responsibility Fund 和 Siriraj Research Development Fund(资助编号 R016733016)、Mahidol University 医学院 Siriraj Hospital 资助。BANMOP 社区网络管理团队,
【主题与分类】
主题标签:Glaucoma、Glaucoma, Open-Angle、Glaucoma, Suspect、Glaucoma, Angle-Closure、Cataract、Blind Eye。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/NCT07763288
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07763288
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:青光眼、开角型青光眼、疑似青光眼、闭角型青光眼、白内障、盲眼。研究设计与人群 Bangkoknoi模型眼项目是一项基于人群的队列研究,在泰国曼谷郊区Bangkoknoi区的42个社区开展。研究经玛希隆大学Siriraj医院医学院机构审查委员会批准(批准号:COA No. SI 077/2024),符合《赫尔辛基宣言》原则。该研究于2023年7月19日在泰国临床试验注册中心前瞻性注册。该项目部分由国家健康保障办公室(NHSO)、Siriraj社会责任基金和Siriraj研究发展基金资助(资助编号:R016733016),资助方为玛希隆大学Siriraj医院医学院。BANMOP社区网络管理团队由研究人员和当地协调员组成,组织与社区领袖的会议以促进研究的实施。研究通过社区领袖和Bangkoknoi区办事处进行宣传,以鼓励自愿参与。
采用便利抽样方法,邀请来自42个社区、年龄≥50岁的人群参与。所有检查均在2024年4月至8月期间,使用在各社区站点(包括社区中心和学校)设立的移动眼科调查单元进行。病史与眼部病史通过访谈获取参与者的病史和眼部病史,包括既往眼部疾病、眼外伤、既往或当前的眼科治疗或手术,以及糖尿病、高血压和血脂异常等全身性合并症。采用标准化方案测量未矫正视力(UCVA)和最佳矫正视力(BCVA)。使用自动验光仪(AR-610;Nidek Co., Ltd.,日本东京)进行自动验光。盲的定义为BCVA差于logMAR 1.3(Snellen等效视力<3/60)。眼压与后节成像眼内压
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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