OA-2000与Pentacam AXL在白内障患者中眼部生物测量及人工晶状体度数的一致性

本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性横断面研究,评估OA-2000与Pentacam AXL在 cataract 患者中眼部生物测量及人工晶状体度数的一致性

Burapha UniversityBurapha University
clinicaltrials
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基因组回归CataractIntraocular Lens
Agreement of Ocular Biometry and Intraocular Lens Power Between OA-2000 and Pentacam AXL in Cataract Patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

OA-2000与Pentacam AXL在白内障患者中眼部生物测量及人工晶状体度数的一致性

本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性横断面研究,评估OA-2000与Pentacam AXL在 cataract 患者中眼部生物测量及人工晶状体度数的一致性。研究在泰国Burapha大学医院眼科门诊开展,纳入94名18岁及以上确诊白内障并计划手术的参与者。数据可用于比较两种设备测量结果的一致性,支持白内障术前生物测量与人工晶状体度数选择的临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白内障、人工晶状体。本研究为前瞻性横断面研究,旨在评估扫频源光学相干断层扫描联合Placido盘地形图(OA-2000)与Scheimpflug断层扫描联合部分相干干涉测量(Pentacam AXL)在白内障患者中眼部生物测量及人工晶状体度数的一致性。研究在泰国春武里府Burapha大学医院眼科门诊进行。研究方案遵循《赫尔辛基宣言》原则,并获得Burapha大学机构审查委员会的正式批准。在任何测量开始前,所有参与者均已知悉完整的研究信息并签署书面知情同意书。共94名年龄在18岁及以上、确诊白内障并计划接受白内障手术的参与者被纳入。

【主题与分类】

主题标签:Cataract、Intraocular Lens。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07500272

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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

条件:白内障、人工晶状体。本研究为前瞻性横断面研究,旨在评估白内障患者中扫频源光学相干断层扫描联合Placido盘地形图(OA-2000)与Scheimpflug断层扫描联合部分相干干涉测量(Pentacam AXL)在眼部生物测量及人工晶状体度数方面的一致性。研究在泰国春武里府布拉帕大学医院眼科门诊部进行。研究方案遵循《赫尔辛基宣言》的原则,并获得布拉帕大学机构审查委员会的正式批准。在任何测量开始之前,所有参与者均已知悉完整的研究信息并签署书面知情同意书。共纳入94名年龄在18岁及以上、诊断为白内障并计划接受白内障手术的参与者。排除标准包括角膜外伤史、既往眼部手术史、测量前两周内使用隐形眼镜,以及存在其他并发眼部病变。

每位参与者优先选择右眼进行分析;仅当右眼符合任何预设排除标准时,才使用左眼。测量方案:两种设备OA-2000和Pentacam AXL Wave在临床使用前均每日校准,以确保技术准确性。所有测量均由一位经验丰富的检查者完成,以消除观察者间差异。指导参与者正确摆放头部并注视,每次自动图像采集前完成一次完整眨眼。每种设备各测量一次,仪器使用顺序随机确定。本研究评估了多项眼部生物测量参数:平坦角膜曲率(K1)、陡峭角膜曲率(K2)、平均角膜曲率(Km)、角膜散光、矢量分析(J0和J45)、前房深度(ACD)、白到白(WTW)和眼轴长度(AL)。用于计算人工晶状体(IOL)屈光度数的模型为Acrysof SN60WF(Alcon Laboratories,Fort Worth,Texas

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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