糖尿病视网膜病变病理生理学中的炎症介质研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy)病理生理学中的炎症介质研究

基本信息
资源简介
糖尿病视网膜病变病理生理学中的炎症介质研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy)病理生理学中的炎症介质研究。研究旨在确认炎症介质可作为全身性糖尿病及 DR 进展的生物标志物,并评估持续应用 ketorolac 对眼内细胞因子水平、DR 进展及糖尿病性黄斑水肿(DME)发生率的长期影响。该研究首次采用角膜渗透性非甾体抗炎药(NSAID)治疗 DR,覆盖 DR 各阶段的局部炎症介质追踪与抑制,可用于探索糖尿病致盲风险的预测与干预(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病视网膜病变。研究目标包括确认炎症介质是全身性糖尿病和房水中DR进展的生物标志物。与玻璃体一样,房水反映了眼部的局部炎症,但在技术上更容易收集且风险更低。研究者还将确定持续应用酮咯酸对眼内细胞因子水平、DR进展和糖尿病性黄斑水肿(DME)发生率的长期影响。该提案首次使用可透过角膜的非甾体抗炎药(NSAID)治疗DR。相信眼部局部炎症的控制将改变面临失明的糖尿病患者的未来治疗选择。在所有DR阶段追踪和抑制局部炎症介质,有能力每年减少或预防数百万患者的残疾。将招募164名年龄在18岁或以上的成人II型糖尿病(T2DM)患者,测量房水PGE2和炎症细胞因子。由于I型疾病的病理生理学及其影响的人群不同,I型糖尿病患者将被排除。糖尿病视网膜病变大致分为非增殖性(NPDR)和增殖性(PDR)。国际临床疾病严重程度量表是一种标准分类系统,由两个类别和五个阶段组成:非增殖性类别,第1-4阶段;增殖性类别,第5阶段。第1阶段的特征是“无明显视网膜病变”。非增殖性阶段进一步分为第2阶段(轻度)、第3阶段(中度)和第4阶段(重度)。第5阶段是最终阶段,PDR。在164名入组进行房水PGE2和炎症细胞因子测量的患者中,对应于第1、3和5阶段的糖尿病参与者将被分类为无DR患者(23名患者)、PDR患者(23名患者)和中度NPDR患者(118名患者)。118名中度NPDR参与者将被随机分配用于下文描述的目标2。在
【主题与分类】
主题标签:Diabetic Retinopathy。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/NCT04505566
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04505566
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:糖尿病视网膜病变。研究目标包括确认炎症介质是全身性糖尿病和房水中DR进展的生物标志物。与玻璃体一样,房水反映了眼部的局部炎症,但在技术上更易于采集且风险更低。研究者还将确定持续应用酮咯酸对眼内细胞因子水平、DR进展及糖尿病性黄斑水肿(DME)发生率的长期影响。该提案首次使用可透过角膜的非甾体抗炎药(NSAID)治疗DR。相信眼部局部炎症的控制将改变面临失明的糖尿病患者未来的治疗选择。通过追踪和抑制所有DR阶段的局部炎症介质,有望每年减少或预防数百万患者的残疾。将招募164名年龄在18岁或以上的成人II型糖尿病(T2DM)患者,以测量房水中的PGE2和炎症细胞因子。由于I型糖尿病的病理生理学及其影响人群不同,I型糖尿病患者将被排除在外。
糖尿病视网膜病变大致分为非增殖型(NPDR)和增殖型(PDR)。国际临床疾病严重程度分级标准是一个包含两类五期的标准分类系统:非增殖类,1-4期;增殖类,5期。1期的特征为“无明显视网膜病变”。非增殖期进一步分为2期(轻度)、3期(中度)和4期(重度)。5期为最终阶段,即PDR。在纳入房水PGE2和炎性细胞因子检测的164例患者中,对应于1期、3期和5期的糖尿病受试者将被分类为无DR患者(23例)、PDR患者(23例)和中度NPDR患者(118例)。118例中度NPDR受试者将被随机分配用于下文所述的目标2。在
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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