角膜缘干细胞预防术后角膜混浊

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦眼病中的角膜损伤,主题为角膜瘢痕与混浊。细胞在 cGMP 实验室以标准化培养技术,从经治疗认可且血清学检测的尸眼角膜巩膜供体组织的角膜缘环中培养获得

L.V. Prasad Eye InstituteL.V. Prasad Eye Institute
clinicaltrials
浏览 12
图像分类Corneal Scars and Opacities
Limbus-derived Stem Cells for Prevention of Postoperative Corneal Haze

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

角膜缘干细胞预防术后角膜混浊

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦眼病中的角膜损伤,主题为角膜瘢痕与混浊。数据对应一项初步临床试验,受试者为接受 Photo Therapeutic/Refractive Keratectomy(PTK/PRK)及 Collagen Cross Linking(CXL)的患者,试验给予人角膜缘来源角膜干细胞以评估其安全性。细胞在 cGMP 实验室以标准化培养技术,从经治疗认可且血清学检测的尸眼角膜巩膜供体组织的角膜缘环中培养获得。可用于角膜损伤修复与术后角膜混浊预防相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:角膜瘢痕与混浊。在这项初步临床试验中,接受 Photo Therapeutic/Refractive Keratectomy(PTK/PRK)和 Collagen Cross Linking(CXL)的患者将被给予人角膜缘来源角膜干细胞,以评估这些细胞的安全性。细胞将在 cGMP 实验室中使用标准化培养技术,从经治疗认可且血清学检测的尸眼角膜巩膜供体组织的角膜缘环中培养。简言之,角膜缘组织将被切成小块,并使用一种酶(Collagenase L)消化过夜。从消化物中获得的细胞将使用 2% 血清和生长因子在培养皿上培养。在所有无菌检查后,从这些培养物中获得的上皮细胞和基质细胞的混合物将以 2:1 的比例用于外科手术。角膜缘的混合悬液

【主题与分类】

主题标签:Corneal Scars and Opacities。本站分类:眼病/角膜损伤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03295292

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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:角膜瘢痕和混浊。在这项初步临床试验中,接受光治疗性/屈光性角膜切除术(PTK/PRK)和胶原交联(CXL)的患者将接受人角膜缘来源的角膜干细胞,以评估这些细胞的安全性。细胞将在cGMP实验室中使用标准化培养技术进行培养;来源于经治疗认可且经过血清学检测的尸体角膜巩膜供体组织的角膜缘环。简而言之,将角膜缘组织切成小块,并使用酶(胶原酶L)消化过夜。从消化物中获得的细胞将使用2%血清和生长因子在培养皿中培养。经过所有无菌检查后,从这些培养物中获得的角膜缘上皮细胞和角膜缘基质细胞的混合物将以2:1的比例用于外科手术。将角膜缘上皮细胞和基质细胞的混合悬浮液以50000个细胞/uL的浓度稀释在纤维蛋白密封剂(TISEEL,Baxter)的凝血酶组分中,然后应用。

主要结局指标是该治疗的安全性,次要结局指标是其疗效,将在1个月时间点通过以下方式评估:(1)采用标准方法进行临床摄影,由多名设盲观察者对临床上可见的混浊变化进行分级;(2)使用Oculus Pentacam(OCULUS Optikgeräte GmbH)中的密度测定分析功能对光散射量进行客观量化。

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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