应用活体共聚焦显微镜评估多种眼科手术后角膜创伤愈合

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦角膜疾病,研究 Epi-LASIK、穿透性角膜移植以及伴角膜上皮清创的玻璃体切除术(用于糖尿病视网膜病变)术后角膜创伤的活体微观愈合过程

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clinicaltrials
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医学影像预测Corneal Diseases
Using in Vivo Confocal Microscope to Evaluate the Corneal Wound Healing After Various Ocular Surgeries

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

应用活体共聚焦显微镜评估多种眼科手术后角膜创伤愈合

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦角膜疾病,研究 Epi-LASIK、穿透性角膜移植以及伴角膜上皮清创的玻璃体切除术(用于糖尿病视网膜病变)术后角膜创伤的活体微观愈合过程。计划每种手术各入组 40 例患者的 40 只眼,在术前及术后 1、3、7 天记录裂隙灯生物显微镜、活体共聚焦显微镜和视力,术后第一个月每周检查,并在 3 个月和 6 个月复查。数据可用于分析不同眼科手术后角膜愈合的时间序列规律,支持愈合进程预测与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:角膜疾病。尽管 Epi-LASIK、穿透性角膜移植以及针对糖尿病视网膜病变的伴角膜上皮清创的玻璃体切除术是常见开展的手术,但其时间序列的活体微观创伤愈合过程尚未被完全理解。本研究的目的是通过活体共聚焦显微镜——一种易于实施且无创的操作——研究 Epi-LASIK、穿透性角膜移植以及针对糖尿病视网膜病变的伴角膜上皮清创的玻璃体切除术后角膜创伤的愈合。我们计划在这三种手术中每种入组 40 例患者的 40 只眼。在 Epi-LASIK 中,术前及术后 1、3、7 天记录裂隙灯生物显微镜、活体共聚焦显微镜和视力。术后第一个月每周检查眼部,并在 3 个月和 6 个月时检查。

【主题与分类】

主题标签:Corneal Diseases。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/NCT00491439

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00491439

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    • OpenDataLab: 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。

数据说明

疾病:角膜疾病。尽管Epi-LASIK(上皮角膜刀激光原位角膜磨镶术)、穿透性角膜移植术以及针对糖尿病视网膜病变的玻璃体切割联合角膜上皮清创术是常见的手术,但术后时序性的活体微观伤口愈合过程尚未完全明了。本研究旨在通过活体共聚焦显微镜这一简便且非侵入性的检查手段,探究Epi-LASIK、穿透性角膜移植术及针对糖尿病视网膜病变的玻璃体切割联合角膜上皮清创术后角膜伤口的愈合情况。我们计划在每种手术中招募40名患者的40只眼。对于Epi-LASIK,术前及术后1天、3天、7天记录裂隙灯生物显微镜检查、活体共聚焦显微镜检查及视力;术后第一个月每周检查一次,并在3个月和6个月时复查。对于穿透性角膜移植术和针对糖尿病视网膜病变的玻璃体切割联合角膜上皮清创术,术前及术后第一个月内每周、以及3个月和6个月时记录裂隙灯生物显微镜检查、活体共聚焦显微镜检查及视力。

通过活体共聚焦显微镜选取的角膜基底/顶端表面上皮、基质反应及角膜内皮状况的图像,对其细胞形态和密度进行定性评估。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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