PXL Platinum 330系统联合核黄素溶液治疗难治性角膜溃疡的安全性与有效性
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为眼病中的角膜溃疡,聚焦PXL Platinum 330系统联合核黄素溶液进行角膜交联(CXL)治疗难治性角膜溃疡的安全性与有效性

基本信息
资源简介
PXL Platinum 330系统联合核黄素溶液治疗难治性角膜溃疡的安全性与有效性
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为眼病中的角膜溃疡,聚焦PXL Platinum 330系统联合核黄素溶液进行角膜交联(CXL)治疗难治性角膜溃疡的安全性与有效性。源站描述显示,这是一项前瞻性、双臂平行组、单盲、随机、多中心研究,纳入有非消退性感染性角膜溃疡病史的受试者,先评估其是否适合接受CXL,合格者再经筛选程序确认入组资格,随后随机分入两组,其中一组接受标准治疗。数据可用于了解该干预方案的研究设计与适用人群(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:角膜炎、角膜溃疡。这是一项前瞻性、双臂平行组、单盲、随机、多中心研究,旨在确定PXL Platinum 330系统用于在难治性角膜溃疡患眼上进行CXL的安全性和有效性。将首先评估有非消退性感染性角膜溃疡病史的受试者是否适合作为CXL候选者。适合CXL的受试者将被邀请参与本研究,并接受所需的筛选程序以确定研究资格。在实施任何不属于研究者常规检查的所需研究程序之前,将从每位受试者处获取知情同意。完成筛选程序后,将确认每只合格患眼的诊断。受试者将被随机分配到2组中的1组:1. 第1组:标准治疗(ant
【主题与分类】
主题标签:Keratitis、Corneal Ulcer。本站分类:眼病/角膜溃疡。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05255016
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05255016
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:角膜炎、角膜溃疡。这是一项前瞻性、双臂平行组、单盲、随机多中心研究,旨在确定PXL Platinum 330系统在难治性角膜溃疡眼上进行CXL的安全性和有效性。具有未愈感染性角膜溃疡病史的受试者将首先接受评估,以确定是否适合作为CXL的候选者。适合进行CXL的受试者将被邀请参与本研究,并将接受所需的筛选程序以确定研究资格。在实施任何不属于研究者常规检查的所需研究程序之前,将获得每位受试者的知情同意。完成筛选程序后,将确认每只合格眼的诊断。受试者将被随机分配到2组中的1组:1。
第1组:标准治疗(若临床怀疑真菌感染,使用抗真菌滴眼液;若角膜培养对特定病原体呈阳性且该病原体对强化抗生素敏感,则使用强化抗生素;若角膜培养阴性且临床不怀疑真菌感染,则根据社区流行病学使用经验性抗生素滴眼液)2. 第2组:标准治疗+角膜交联术(CXL)。接受CXL的眼睛将先滴入表面麻醉剂,然后每2分钟将表面用核黄素滴入角膜(或根据需要延长间隔以确保足够的角膜渗透),之后角膜将接受18 mW/cm²的UV-A脉冲光照射10分钟。CXL过程中核黄素滴入将继续每2分钟一次。CXL操作将在门诊基础上使用PXL Platinum 330系统(UV-A光源和核黄素溶液)进行。PXL Platinum 330系统的所有使用都将遵循本方案以及制造商(PESCHKE)在PXL Platinum 330照明系统操作手册中提供的一般说明。所有受试者将在筛选/基线、第0天(随机化/治疗)、第1天、第
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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