比较 Natamycin 与 Voriconazole 治疗真菌性角膜溃疡的治疗探索性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦真菌性角膜炎与真菌性角膜溃疡的抗真菌治疗比较。源站描述指出,真菌性溃疡在常用两性霉素B和Natamycin治疗下预后较差,自1960年代以来FDA未批准新药,且仅有单一随机抗真菌治疗试验

基本信息
资源简介
比较 Natamycin 与 Voriconazole 治疗真菌性角膜溃疡的治疗探索性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦真菌性角膜炎与真菌性角膜溃疡的抗真菌治疗比较。源站描述指出,真菌性溃疡在常用两性霉素B和Natamycin治疗下预后较差,自1960年代以来FDA未批准新药,且仅有单一随机抗真菌治疗试验。体外研究提示新型三唑类如Voriconazole对曲霉等丝状真菌更有效,但缺乏临床系统比较。该数据可用于抗真菌药物疗效比较、临床决策证据梳理及眼科感染治疗研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:真菌性角膜炎。真菌性溃疡在最常见的治疗药物两性霉素B和Natamycin下往往预后极差。针对真菌性溃疡的抗真菌治疗仅有一项随机试验,且自1960年代以来FDA未批准任何新药。有研究表明,较新的三唑类药物如Voriconazole在体外对丝状真菌(如曲霉属spp.,真菌性角膜炎的常见病因1-3)更有效。尽管有若干病例报告和体外研究,但尚无系统性尝试确定其在临床上是否比Natamycin(唯一市售的FDA批准药物)更有效或更无效。医生可用于做出知情、循证抗真菌药物选择决策的数据很少。我们评估了Voriconazole是否比Natamycin是更优的治疗。
【主题与分类】
主题标签:Fungal Keratitis。本站分类:眼病/角膜溃疡。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00557362
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00557362
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
疾病:真菌性角膜炎。真菌性溃疡采用最常见的治疗药物两性霉素B和纳他霉素时,往往预后极差。针对真菌性溃疡的抗真菌治疗仅有一项随机试验,且自20世纪60年代以来,美国食品药品监督管理局(FDA)未批准任何新药。有研究表明,较新的三唑类药物,如伏立康唑,在体外对丝状真菌(如曲霉属spp.,真菌性角膜炎的常见病因)更为有效1-3。尽管已有若干病例报告和体外研究,但尚无系统性尝试以确定其在临床上是否比纳他霉素(唯一获FDA批准上市的商用药物)更有效或更无效。目前可供医生基于证据做出抗真菌药物选择决策的数据甚少。我们通过一项随机、设盲、对照试验,评估伏立康唑治疗丝状真菌性角膜炎是否优于纳他霉素。这是一项治疗探索性研究,旨在调查开展更大规模研究的安全性和可行性,并生成初步数据。主要结局指标为入组后3个月时的视力。
一部分患者将在入组后第4年接受随访。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




