自适应光学扫描光检眼镜与微视野检查子研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦地图样萎缩(Geographic Atrophy)这一年龄相关性黄斑变性(AMD)的晚期不可治疗形式

University of Wisconsin, MadisonUniversity of Wisconsin, Madison
clinicaltrials
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图像图像分割Geographic Atrophy
Adaptive Optics Scanning Light Ophthalmoscopy (AOSLO) and Microperimetry (MP) Sub-study

基本信息

模态
图像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

自适应光学扫描光检眼镜与微视野检查子研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦地图样萎缩(Geographic Atrophy)这一年龄相关性黄斑变性(AMD)的晚期不可治疗形式。源站描述指出,GA 导致视网膜关键细胞进行性退化,造成不可逆视力丧失并严重影响患者生活质量;当前治疗选择有限,主要策略为减缓萎缩区域扩大,但临床试验难以证明明确患者获益。临床实践中常通过眼底自发荧光(FAF)和光学相干断层扫描(OCT)测量萎缩面积来评估进展,这些结构生物标志物用于临床试验评估新药疗效。数据可支持视网膜影像与微视野相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:地图样萎缩。年龄相关性黄斑变性(AMD)是全球主要致盲原因之一,其中地图样萎缩(GA)代表该疾病的晚期、不可治疗形式。GA 导致对视力至关重要的视网膜细胞进行性退化,造成不可逆的视力丧失,并显著影响患者的生活质量。尽管 GA 患病率较高,治疗选择仍然有限。当前治疗策略侧重于减缓萎缩区域的扩大,但临床试验在证明明确患者获益方面面临挑战。在临床实践中,GA 进展通常通过测量视网膜成像上的萎缩面积来评估,例如眼底自发荧光(FAF),以及较新的光学相干断层扫描(OCT)。这些结构生物标志物在临床试验中用于评估新药的疗效,w

【主题与分类】

主题标签:Geographic Atrophy。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07747662

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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

疾病:地图样萎缩。年龄相关性黄斑变性(AMD)是全球范围内导致失明的主要原因之一,而地图样萎缩(GA)则代表了该疾病晚期且无法治疗的形式。GA会导致对视力至关重要的视网膜细胞进行性退化,造成不可逆的视力丧失,并严重影响患者的生活质量。尽管GA较为普遍,但治疗方案仍然有限。当前的治疗策略侧重于减缓萎缩区域的扩大,但临床试验在证明明确的患者获益方面面临挑战。在临床实践中,GA的进展通常通过测量视网膜成像上的萎缩面积来评估,例如眼底自发荧光(FAF)以及近年来应用的光学相干断层扫描(OCT)。这些结构性生物标志物被用于临床试验中评估新药的疗效,美国食品药品监督管理局(FDA)已接受将GA扩大速度的降低作为成功的治疗结局。

然而,这些结构性指标往往与功能性视力丧失不相关,使患者和医生对治疗感到失望,因为这些治疗可能稳定GA进展却未能改善视力结局。椭圆体带(EZ)是OCT上可见的高反射层,代表负责将光转化为视觉信号的光感受器细胞的结构完整性。在有一个或多个GA病灶的患者中,OCT成像显示EZ在GA内通常缺失,而病灶周围区域的EZ可能减弱或受损。病灶周围EZ丢失被认为代表未来视力丧失风险最高的区域。随着FDA批准将光感受器保留作为GA试验的终点,测量OCT扫描中的EZ丢失引起了显著关注。药物批准现在将侧重于预防病灶周围区域的EZ丢失,而非GA面积扩大。然而,确定EZ的缺失是否真正表明光感受器损伤非常重要。

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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