陡峭角膜曲率白内障患者人工晶状体计算公式准确性数据集
方法:这是一项对陡峭角膜曲率(角膜曲率≥46D)患者行白内障超声乳化联合人工晶状体植入术的回顾性研究。使用激光干涉生物测量用户组(ULIB)常数评估并比较人工晶状体度数计算公式(SRK/T、Haigis、Holladay、Hoffer Q 和 Barrett Universal II)的屈光预测误差

基本信息
资源简介
陡峭角膜曲率白内障患者人工晶状体计算公式准确性数据集
方法:这是一项对陡峭角膜曲率(角膜曲率≥46D)患者行白内障超声乳化联合人工晶状体植入术的回顾性研究。使用激光干涉生物测量用户组(ULIB)常数评估并比较人工晶状体度数计算公式(SRK/T、Haigis、Holladay、Hoffer Q 和 Barrett Universal II)的屈光预测误差
Accuracy of intraocular lens calculation formulas in cataract patients with steep corneal curvature
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:比较五种人工晶状体计算公式(SRK/T、Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 Barrett Universal II)在陡峭角膜曲率≥46.0屈光度白内障患者中的准确性。方法:这是一项对陡峭角膜曲率(角膜曲率≥46D)患者行白内障超声乳化联合人工晶状体植入术的回顾性研究。使用激光干涉生物测量用户组(ULIB)常数评估并比较人工晶状体度数计算公式(SRK/T、Haigis、Holladay、Hoffer Q 和 Barrett Universal II)的屈光预测误差。术后一个月评估客观屈光结果。根据眼轴长度(AL),所有患者分为三组:短眼轴组(<22mm)、正常眼轴组(>22至≤24.5mm)和长眼轴组(>24.5mm)。计算屈光
【主题与分类】
主题标签:白内障、人工晶状体、角膜曲率、计算公式、屈光预测误差、眼轴长度。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A12f73f6a16227cb2365f543af7f0b6f69316c861cdddc25487f01d77d4949796
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
目的:比较五种人工晶状体计算公式(SRK/T、Haigis、Hoffer Q、Holladay和Barrett Universal Ⅱ)在角膜曲率陡峭≥46.0屈光度的白内障患者中的准确性。方法:本研究为回顾性研究,纳入行白内障超声乳化联合人工晶状体植入术的角膜曲率陡峭(角膜曲率≥46D)患者。使用激光干涉生物测量用户组(ULIB)常数,评估并比较人工晶状体度数计算公式(SRK/T、Haigis、Holladay、Hoffer Q和Barrett Universal II)的屈光预测误差。术后1个月评估客观屈光结果。根据眼轴长度(AL),将所有患者分为三组:短眼轴组(<22mm)、正常眼轴组(>22至≤24.5mm)和长眼轴组(>24.5mm)。计算实际术后屈光力与预测术后屈光力之间的屈光误差和绝对屈光误差(AE)。采用协方差分析比较各组中五种公式。
分别采用Pearson相关性检验分析各公式绝对屈光误差与眼轴长度(AL)的相关性。结果:共收集83例角膜陡峭白内障患者的112只眼。在绝对屈光误差的协方差分析中,短AL组的前房深度(ACD)为协变量(P <0.001)。SRK/T公式和Holladay公式的平均绝对误差(MAE)最低(0.47D),短AL组五种公式间的MAE差异有统计学意义(P =0.024)。在正常AL组和长AL组中,前房深度在五种计算公式中均无显著相关性(分别为P =0.521、P =0.609)。在正常AL组中,五种计算公式间的MAE差异无统计学意义(P =0.609)。在长AL组中,
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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