DME患者使用Notal Vision家用OCT的单次门诊就诊

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy)患者中糖尿病性黄斑水肿(DME)人群,记录其使用 Notal Vision 家用 OCT 的单次门诊就诊过程

Notal Vision Inc.Notal Vision Inc.
clinicaltrials
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医学影像Diabetic Retinopathy
Single In-Clinic Encounter With the Notal Vision Home OCT by DME Patients

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

DME患者使用Notal Vision家用OCT的单次门诊就诊

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy)患者中糖尿病性黄斑水肿(DME)人群,记录其使用 Notal Vision 家用 OCT 的单次门诊就诊过程。数据涵盖受试者基本信息、Anti-VEGF 注射史、屈光矫正、Snellen BCVA 以及使用 Zeiss Cirrus OCT 进行的非散瞳扫描等检查流程。可用于研究 DME 患者门诊 OCT 影像采集规范、糖尿病视网膜病变相关临床特征,以及家用 OCT 与临床设备检查的衔接与对比分析(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。门诊访视注意:研究当天任何计划中的 DME 治疗应在完成所有研究相关扫描之后进行。在入组门诊访视时,检查将按以下顺序进行:1. 在开展任何研究程序之前,将告知患者研究相关信息并签署知情同意书(ICF)。2. 签署 ICF 后,由临床中心的指定工作人员为受试者分配受试者 ID。3. 将为每位研究受试者收集以下数据:1. 出生日期 2. 性别 3. Anti-VEGF 注射的次数和类型以及末次注射日期 3. 屈光矫正 4. 访视当天双眼的 Snellen BCVA。5. 受试者的合格眼将使用 Zeiss Cirrus OCT 设备进行非散瞳扫描,每只眼获得一(1)次可接受的体积扫描。

【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/NCT05417152

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05417152

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数据说明

条件:糖尿病视网膜病变。门诊访视记录:研究当天任何针对DME的计划治疗均应在完成所有研究相关扫描后实施。在入组门诊访视时,检查将按以下顺序进行:1. 在进行任何研究程序之前,将向患者告知研究相关信息并签署知情同意书(ICF)。2. 签署ICF后,由临床中心的指定工作人员为受试者分配受试者ID。3. 将为每位研究受试者收集以下数据:1. 出生日期 2. 性别 3. 抗VEGF注射的次数和类型以及末次注射日期 3. 屈光矫正 4. 访视当天双眼的Snellen BCVA。5. 将对受试者符合条件的眼别进行扫描,非散瞳,使用Zeiss Cirrus OCT设备,每只眼在最多3次尝试中获得一(1)次可接受的容积扫描。使用的扫描模式:黄斑立方体,6X6mm,每次容积扫描128个B扫描。6. 符合所有筛选标准的受试者眼别将被入组。如果受试者双眼均符合所有筛选标准,则双眼均将被入组。

注意:大约90%的入组受试者在入组时至少有一只眼患有DME。7. 将针对研究眼收集以下数据:a. 从受试者病历中获取研究眼的合格诊断;b. 从受试者病历中获取其他眼科疾病的存在情况,包括但不限于:i. 白内障;ii. 青光眼;iii. 干眼症;iv. 其他黄斑发现,例如视网膜前膜、黄斑裂孔、玻璃体黄斑牵引(VMT)。在确认受试者合格后,受试者将被安排进入由技术人员设置好NVHO设备的房间。1. 技术人员将使用NVHO设备的触摸屏,通过受试者的CRF编号进行注册。2. 受试者将进行自我教程。培训流程从演示片段开始,随后进行练习。

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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