渗出性与血管源性脉络膜视网膜疾病治疗研究(含AMD变异型及其他CNV相关黄斑病变)

研究目的是评估玻璃体腔注射ranibizumab治疗上述疾病的安全性与耐受性,以不良事件的发生率和严重程度。本数据集为消化系统疾病领域公开数据集,主题涵盖Coats' Disease。

Manhattan Eye, Ear & Throat HospitalManhattan Eye, Ear & Throat Hospital
clinicaltrials
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基因组分类Coats' DiseaseIdiopathic Retinal TelangiectasiaRetinal Angiomatous ProliferationPolypoidal Choroidal VasculopathyPseudoxanthoma ElasticumPathological MyopiaMulti-focal ChoroiditisRubeosis IridisVon Hippel Lindau Disease
Treatment of Exudative and Vasogenic Chorioretinal Diseases Including Variants of AMD and Other CNV Related Maculopathy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

渗出性与血管源性脉络膜视网膜疾病治疗研究(含AMD变异型及其他CNV相关黄斑病变)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦渗出性与血管源性脉络膜视网膜疾病,涵盖Coats' Disease、Idiopathic Retinal Telangiectasia、Retinal Angiomatous Proliferation、Polypoidal Choroidal Vasculopathy、Pseudoxanthoma Elasticum、Pathological Myopia、Multi-focal Choroiditis、Rubeosis Iridis等AMD变异型及其他CNV相关黄斑病变。研究目的是评估玻璃体腔注射ranibizumab治疗上述疾病的安全性与耐受性,以不良事件的发生率和严重程度。

【主题与分类】

主题标签:Coats' Disease、Idiopathic Retinal Telangiectasia、Retinal Angiomatous Proliferation、Polypoidal Choroidal Vasculopathy、Pseudoxanthoma Elasticum、Pathological Myopia、Multi-focal Choroiditis、Rubeosis Iridis、Von Hippel Lindau Disease。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00470977

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:Coats病、特发性视网膜毛细血管扩张、视网膜血管瘤样增生、息肉状脉络膜血管病变、弹性假黄瘤、病理性近视、多灶性脉络膜炎、虹膜红变。本研究的目的是通过不良事件的发生率和严重程度,评估玻璃体内注射雷珠单抗治疗AMD变异型及其他脉络膜新生血管(CNV)相关疾病(Coats病、特发性中心凹周围毛细血管扩张、视网膜血管瘤样增生、息肉状血管病变、弹性假黄瘤、病理性近视、多灶性脉络膜炎、虹膜红变)的安全性和耐受性。现有可限制视力丧失的有限治疗形式。然而,患者可能在视力或功能方面没有实质性改善。因此,对于管理新生血管形成及其后果的治疗选择仍存在显著未满足的需求。

Lucentis(雷珠单抗)注射液将被视为控制异常血管生长的一种尝试,因为有证据表明血管生成因子(如血管内皮生长因子VEGF)在新生血管性非AMD疾病的发病机制中发挥作用。研究设计的基本原理如下:将使用0.5 mg剂量的Lucentis(雷珠单抗),这是一种市售制剂,已获美国食品药品监督管理局(FDA)批准并标注用于新生血管性(湿性)年龄相关性黄斑变性的玻璃体内注射。在AMD变异型和其他CNV相关疾病中,血管内皮生长因子(VEGF)与新生血管性AMD一样在发病机制中发挥作用。玻璃体内注射雷珠单抗可将抗体片段以最大浓度递送至玻璃体腔,同时全身暴露最小。基于对半衰期和新生血管化患者临床反应的考虑,给药方案提示1个月的间隔是最佳的。

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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