太赫兹扫描系统用于角膜瘢痕与角膜水肿的验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为太赫兹扫描系统在角膜瘢痕与角膜水肿中的验证,属于眼病/角膜损伤方向

Singapore Eye Research InstituteSingapore Eye Research Institute
clinicaltrials
浏览 15
医学影像分类Corneal DiseasesCorneal Scars and OpacitiesCorneal Edema
Validation of the Use of Terahertz Scanning System on Corneal Scars and Corneal Edema

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

太赫兹扫描系统用于角膜瘢痕与角膜水肿的验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为太赫兹扫描系统在角膜瘢痕与角膜水肿中的验证,属于眼病/角膜损伤方向。源站描述指出,角膜混浊是低视力和视力损害的主要原因之一,由角膜水肿和角膜瘢痕两种病理病因导致;当角膜混浊进展至终末期,唯一选择是接受角膜移植。全球供体角膜短缺,且接受角膜移植的患者需终身局部免疫抑制剂治疗,因此监测角膜水肿或角膜瘢痕的进展以防止疾病进入终末期至关重要。监测疾病进展还可让外科医生更早采用创伤更小的技术(如板层角膜移植)进行干预,而非全层移植。目前临床上尚无客观工具定量评估角膜混浊(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、角膜瘢痕与混浊、角膜水肿。角膜混浊是低视力和视力损害的主要原因之一,由两种病理病因导致:角膜水肿和角膜瘢痕。当角膜混浊进展至终末期疾病时,唯一的选择是接受角膜移植。全球供体角膜短缺,且接受角膜移植的患者需要终身局部免疫抑制剂治疗,因此监测角膜水肿或角膜瘢痕的进展以防止疾病进入终末期至关重要。监测疾病进展还使外科医生能够更早地采用创伤更小的技术进行干预,例如板层角膜移植,而非全层移植。目前临床上尚无客观工具定量评估角膜混浊。

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06983652

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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、角膜瘢痕与混浊、角膜水肿。角膜混浊是导致低视力和视力损害的主要原因之一,其病理病因有两种:角膜水肿和角膜瘢痕。当角膜混浊进展至终末期病变时,唯一的选择是接受角膜移植。全球供体角膜短缺,且接受角膜移植的患者需终身接受局部免疫抑制剂治疗,因此监测角膜水肿或角膜瘢痕的进展以防止疾病进入终末期至关重要。监测疾病进展还使外科医生能够采用创伤更小的技术进行早期干预,如板层角膜移植,而非全层移植。目前临床上尚无客观工具可定量评估角膜混浊,也没有工具可直接评估角膜水合程度。因此,有必要开发一种定量工具来评估角膜混浊的密度。

有必要开发一种医学工具,以客观、定量地评估角膜瘢痕,从而更好地监测疾病进展并辅助手术决策。太赫兹(THz)波是一种电磁辐射,已成为生物医学领域中一种新型、无创且非接触式的成像方式,其快速扫描速度(每次扫描30毫秒)可满足医学诊断需求。凭借其快速扫描能力,它能为角膜厚度估算提供更准确的结果。其对水合吸收的高灵敏度以及胶原蛋白的特征峰,将为获取与角膜各层相关的信息提供一种有用的工具。水具有高介电常数,且对太赫兹光谱具有高度吸收性。这使得太赫兹波对组织中的水含量高度敏感。此外,太赫兹扫描已应用于多种与水合相关的疾病或状况。通过太赫兹扫描,可以实现疾病的早期发现和诊断。

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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