首个中国人群自适应光学眼底成像感光细胞指标正常值数据库:多中心临床研究
本数据集源自一项前瞻性、横断面、观察性多中心临床研究,旨在基于自适应光学眼底成像系统建立首个中国人群感光细胞正常眼数据库

基本信息
资源简介
首个中国人群自适应光学眼底成像感光细胞指标正常值数据库:多中心临床研究
The First Chinese Normative Database for Photoreceptor Cell Metrics Derived from Adaptive Optics Fundus Imaging: A Multi-Center Clinical Study
本数据集源自一项前瞻性、横断面、观察性多中心临床研究,旨在基于自适应光学眼底成像系统建立首个中国人群感光细胞正常眼数据库。研究纳入200名18至65岁健康汉族受试者,按五个年龄段分组,受试者来自中国四家临床中心,并经过严格筛选符合纳入标准。数据可用于建立感光细胞指标的正常参考范围,支持眼科临床研究与相关疾病对照分析(来源 DOI 解析,restricted access 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本数据集源自一项前瞻性、横断面、观察性临床研究,旨在基于自适应光学眼底成像系统建立首个中国人群感光细胞正常眼数据库。研究纳入200名18至65岁健康汉族受试者,分为五个年龄组(18至25岁、25至35岁、35至45岁、45至55岁、55至65岁)。所有受试者来自中国四家临床中心,并通过严格筛选符合纳入标准:无全身性疾病史(高血压、糖尿病、自身免疫性疾病等),无内眼疾病及眼科手术史,无眼病家族史(青光眼、视网膜疾病),球镜度数在-3.00D至+3.00D之间,裸眼或戴镜远视力≥0.8,眼轴长度在21mm至25mm之间,在
【主题与分类】
主题标签:Clinical medicine、Cone density、Adaptive optics、Normative eye database。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=d356023b47af4223b0c2dcaa800a5c49
使用许可:restricted access。
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源站:https://doi.org/10.57760/sciencedb.46208
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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
本数据集源自一项前瞻性、横断面、观察性临床研究,旨在建立首个基于自适应光学眼底成像系统的中国人群感光细胞正常眼数据库。研究纳入了200名年龄在18至65岁之间的健康汉族参与者,分为五个年龄组(18至25岁、25至35岁、35至45岁、45至55岁、55至65岁)。所有受试者来自中国四个临床中心,经过严格筛选,符合纳入标准:无全身性疾病史(高血压、糖尿病、自身免疫性疾病等),无内眼疾病及眼科手术史,无眼病家族史(青光眼、视网膜疾病),球镜度数在-3.00D至+3.00D之间,裸眼或戴镜远视力≥0.8,眼轴长度在21mm至25mm之间,眼压≤21mmHg。数据采集过程涵盖了完整的眼科检查流程。
每位受试者在筛选期(-7至0天)接受全面评估,包括人口学资料(年龄、性别、民族、身高、体重)、生命体征(体温、脉搏、呼吸、血压)、视力检查(裸眼及戴镜远视力,采用标准对数视力表)、主导眼检查、非接触式眼压测量、裂隙灯显微镜检查(眼睑、结膜、角膜、前房、虹膜、瞳孔、晶状体)、电脑验光、光学生物测量眼轴长度(IOLMaster 500/700或Lenstar)、眼底彩色照相,以及频域光学相干断层扫描(OCT,扫描范围≥6mm×6mm)。检查当日(第0天),受试者在充分散瞳后接受自适应光学眼底成像系统(AOSLO,Mona IIa,南京博视医疗科技有限公司)检查,并采集黄斑区感光细胞图像
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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