生理性超声乳化流体动力学:Ghost Protocol

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦白内障合并控制良好糖尿病患者的白内障手术流体动力学研究。纳入标准包括无既往眼手术史、WHO NUC 2-3级白内障、前房深度>2.04mm、年龄55-95岁、HbA1c<7%等;排除既往眼手术、薄角膜、复杂或延长手术等

Wolfe Eye ClinicWolfe Eye Clinic
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Cataract
Physiologic Phacofluidics: Ghost Protocol

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

生理性超声乳化流体动力学:Ghost Protocol

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦白内障合并控制良好糖尿病患者的白内障手术流体动力学研究。纳入标准包括无既往眼手术史、WHO NUC 2-3级白内障、前房深度>2.04mm、年龄55-95岁、HbA1c<7%等;排除既往眼手术、薄角膜、复杂或延长手术等。约66名患者随机接受高(65mmHg)或低眼压设置。可用于分析不同眼压对手术结局的影响,支持糖尿病相关白内障手术的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白内障。方法:研究人群纳入标准 双眼均无既往眼手术史的患者 患有WHO-世界卫生组织NUC 2-3级视觉显著性白内障的成年患者 仅第一只眼接受无并发症白内障手术 全身病史无异常;糖尿病控制良好且HbA1c <7% 眼部健康无异常 前房深度ACD >2.04mm10 年龄范围55-95岁 排除标准: 既往眼手术,包括角膜屈光手术、对侧眼白内障手术 角膜薄(<490微米) 复杂(使用瞳孔扩张装置)或延长白内障手术(>15分钟)伴有术后并发症(眼压峰值>30mmHg)、严重点状角膜炎 大约66名患者将被识别并纳入研究。手术当天报名的患者将被随机分配至高压(65mmHg)与低压IO

【主题与分类】

主题标签:Cataract。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/NCT06904404

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    • 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:白内障。方法:研究人群 纳入标准 * 双眼均无眼部手术史的患者 * 患有视力显著性白内障且WHO-世界卫生组织核硬度分级为2-3级的成年患者 * 仅第一只眼接受无并发症白内障手术 * 全身病史无异常;糖尿病控制良好,HbA1c<7% * 眼部健康无异常 * 前房深度ACD>2.04mm * 年龄范围55-95岁 排除标准: * 既往眼部手术史,包括角膜屈光手术、对侧眼白内障手术 * 角膜过薄(<490微米) * 复杂性(使用瞳孔扩张装置)或长时间白内障手术(>15分钟)伴有术后并发症(眼压峰值>30mmHg)、严重点状角膜炎 大约66名患者将被确定并纳入研究。手术当日登记的患者将使用在线随机数字生成器随机分配至高压组(65mmHg)与低压组(20mmHg);偶数分配至高压组;奇数分配至低压组。

患者将接受标准白内障手术,两组在整个白内障手术期间的真空和抽吸速率相当;眼内压(IOP)设定为高眼压与低眼压,但可根据患者安全需要进行调整。在所有手术中,植入的眼内镜(IOL)和使用的眼科黏弹剂(OVD)材料将标准化为相同材料,且属于常规手术的一部分。将收集所有患者的累积消散能量(CDE)和手术时长。在手术结束时,移除OVD后2分钟,将采集100-150µL的术中房水样本,并立即置于干冰上转移至实验室,在-80°C下储存直至按照先前方案进行分析。采集房水样本无需额外切口。所有受试者将接受标准的白内障术后用药(非研究特定用药)。由设盲的研究助理进行的术后访视将

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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