光生物调节治疗干性年龄相关性黄斑变性研究 (LIGHTSITE II)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于光生物调节(PBM)治疗干性年龄相关性黄斑变性所致视觉障碍的研究

LumiThera, Inc.LumiThera, Inc.
clinicaltrials
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图像分类Dry Age-related Macular Degeneration
Study of Photobiomodulation to Treat Dry Age-Related Macular Degeneration (LIGHTSITE II)

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

光生物调节治疗干性年龄相关性黄斑变性研究 (LIGHTSITE II)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于光生物调节(PBM)治疗干性年龄相关性黄斑变性所致视觉障碍的研究。研究采用双盲、假治疗对照、平行设计、前瞻性多中心方案,计划在欧洲最多 10 个中心入组 96 名受试者,按 1:2 随机分为假治疗组(S-1)和 PBM 治疗组(T-2)。若入组 96 人后符合研究的眼数不足 144 只,将继续入组直至达到 144 只眼。两组均在基线、第 4 个月和第 8 个月开始接受每周 3 次、持续 3 至 5 周的治疗,每轮共 9 次。该数据可用于评估 PBM 对干性 AMD 视觉功能的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:干性年龄相关性黄斑变性。本研究是一项双盲、假治疗对照、平行设计、前瞻性多中心研究,旨在使用 PBM 治疗干性 AMD 受试者的视觉障碍。目标入组 96 名受试者,在欧洲最多 10 个中心进行,按 1:2 比例随机分为 2 组:假治疗组(S-1)和 PBM 治疗组(T-2)。一旦 96 名受试者入组研究,如果符合研究的眼数少于 144 只,将额外入组受试者,直至 144 只眼被纳入研究。S-1 将从基线开始、并在第 4 个月和第 8 个月再次开始,接受每周 3 次假治疗,持续 3 至 5 周。T-2 将从基线开始、并在第 4 个月和第 8 个月再次开始,接受每周 3 次 PBM 治疗,持续 3 至 5 周。每个治疗系列总计 9 次治疗。受试者和研究人

【主题与分类】

主题标签:Dry Age-related Macular Degeneration。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/NCT03878420

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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

条件:干性年龄相关性黄斑变性。本研究是一项双盲、假对照、平行设计、前瞻性多中心研究,旨在探讨PBM用于治疗干性AMD受试者视觉损伤的效果。目标入组人数为96名受试者,分布在欧洲最多10个中心,按1:2比例随机分为2组:假治疗组(S-1)和PBM治疗组(T-2)。一旦研究入组96名受试者,如果符合研究条件的眼数少于144只,则将额外入组受试者,直至研究纳入144只眼。S-1组将从基线开始,并在第4个月和第8个月再次开始,每周接受3次假治疗,持续3至5周。T-2组将从基线开始,并在第4个月和第8个月再次开始,每周接受3次PBM治疗,持续3至5周。每个治疗系列共计9次治疗。受试者和研究人员均不会知道受试者被分配至哪种治疗。

受试者将在每个治疗系列前后接受标准视觉结局测量,包括早期治疗糖尿病视网膜病变研究(ETDRS)最佳矫正视力(BCVA)、CSV-1000E对比敏感度(CS)和Radner阅读测试,以及在选定时间间隔进行眼部检查、眼底照相、海德堡OCT和FAF成像,以及可选的Optos超广角(UWF)视网膜成像。受试者还将在选定时间间隔完成视觉功能问卷25(VFQ-25)。

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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