表巩膜地塞米松治疗黄斑水肿及后极部炎性疾病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项 I 期临床试验,评估表巩膜地塞米松在黄斑水肿及视网膜、脉络膜、玻璃体疾病患者中的安全性与抗炎效果

Targeted Therapy Technologies, LLCTargeted Therapy Technologies, LLC
clinicaltrials
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医学影像预测Macular EdemaRadiation RetinopathyBranch Retinal Vein OcclusionEpiretinal MembraneCommotio RetinaeVitritis
Episcleral Dexamethasone for Treatment of Macular Edema and Inflammatory Disorders of the Posterior Pole

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

表巩膜地塞米松治疗黄斑水肿及后极部炎性疾病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项 I 期临床试验,评估表巩膜地塞米松在黄斑水肿及视网膜、脉络膜、玻璃体疾病患者中的安全性与抗炎效果。覆盖病种包括黄斑水肿、放射性视网膜病变、分支视网膜静脉阻塞、视网膜前膜、伴视盘陷凹的中心性浆液性视网膜病变、视网膜震荡和玻璃体炎。数据可用于研究药物安全性与炎症反应预测,以及黄斑水肿相关疾病的临床分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:黄斑水肿、放射性视网膜病变、分支视网膜静脉阻塞、视网膜前膜、伴视盘陷凹的中心性浆液性视网膜病变、视网膜震荡、玻璃体炎。这项 I 期试验将主要评估表巩膜地塞米松在黄斑水肿及其他视网膜、脉络膜和玻璃体疾病患者中的安全性,其次评估其抗炎效果。大量研究已记录地塞米松在糖尿病、分支视网膜静脉阻塞和非感染性后葡萄膜炎相关黄斑水肿中的抗炎活性。研究者假设表巩膜地塞米松安全、可耐受,且其抗炎活性将干预与糖尿病、手术、创伤、静脉阻塞、葡萄膜炎和视网膜变性所致黄斑水肿相关的促炎级联反应,以改善视觉结构

【主题与分类】

主题标签:Macular Edema、Radiation Retinopathy、Branch Retinal Vein Occlusion、Epiretinal Membrane、Commotio Retinae、Vitritis。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04120311

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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

疾病:黄斑水肿、放射性视网膜病变、视网膜分支静脉阻塞、视网膜前膜、伴视盘陷凹的中心性浆液性视网膜病变、视网膜震荡、玻璃体炎。本I期试验将主要评估巩膜外用地塞米松在黄斑水肿及视网膜、脉络膜和玻璃体其他疾病患者中的安全性,其次评估其抗炎作用。大量研究已证实地塞米松在糖尿病相关黄斑水肿、视网膜分支静脉阻塞及非感染性后葡萄膜炎中具有抗炎活性。研究者假设,巩膜外用地塞米松安全、可耐受,且其抗炎活性将干预与糖尿病、手术、创伤、静脉阻塞、葡萄膜炎及视网膜变性所致黄斑水肿相关的促炎级联反应,从而改善视觉结构和功能。研究者假设,巩膜外用地塞米松安全、可耐受,且其抗炎活性将减轻黄斑水肿并改善视力。

研究者的主要目标是评估Episcleral Dexamethasone在黄斑水肿患者中的安全性、耐受性和药代动力学;次要目标是评估其在减轻黄斑水肿、改善视觉结构和功能方面的疗效。研究的主要结局是安全性评估。次要结局是通过光学相干断层扫描(OCT)和荧光素血管造影测量的视力和黄斑解剖变化的评估。

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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