新型定位传感器辅助不同俯卧时间黄斑裂孔术后体位矫正与有效俯卧时间分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦特发性黄斑裂孔（IMH）患者玻璃体切除联合内界膜剥除及气体填充术后，在不同俯卧时间条件下，利用新型定位传感器辅助术后体位矫正并记录有效俯卧时间
基本信息
资源简介
新型定位传感器辅助不同俯卧时间黄斑裂孔术后体位矫正与有效俯卧时间分析
该数据集围绕特发性黄斑裂孔（IMH）患者术后体位管理这一临床问题展开，来源于 clinicaltrials.gov 登记的相关研究，英文名称为“Analysis of Novel Positioning Sensor-assisted Postoperative Position Correction and Effective Prone Time Recorded in Patients With Different Prone Times After Macular Hole Surgery”。其核心关注点在于：IMH 患者接受玻璃体切除联合内界膜剥除及气体填充术后，需要保持严格俯卧位以促进黄斑裂孔愈合，而不同俯卧时间条件下，新型定位传感器如何辅助术后体位矫正并记录有效俯卧时间。数据集在站内归入“眼及附器疾病 / 其他”分类，主题标签为“Idiopathic Macular Hole”与“Effective Prone Time”，整体属于眼科术后体位依从性与客观监测方向的数据资源。
【数据集背景】
特发性黄斑裂孔是一种病因尚不明确的眼底疾病，最常见于 50 岁以上的健康女性，常伴随中心视力丧失、视物变形等眼部表现。目前主要治疗方式为玻璃体切除联合内界膜（ILM）剥除，随后进行气体填充。术后在一定时间内保持严格俯卧位对黄斑裂孔的愈合具有积极作用，既往研究已证明 IMH 术后严格俯卧位的必要性，尤其在 IMH 直径大于 400 μm 时更为明确。然而，由于面朝下体位违背人体力学，患者的舒适度、睡眠质量和生活质量都会受到影响，这构成了术后体位管理的现实难点，也是该数据集所依托研究的临床出发点。
【数据内容】
该数据集聚焦于不同俯卧时间条件下 IMH 术后患者的体位矫正与有效俯卧时间记录，涉及的核心要素包括新型定位传感器辅助下的术后体位矫正，以及有效俯卧时间（Effective Prone Time）的客观记录。数据集主题标签明确指向“Idiopathic Macular Hole”和“Effective Prone Time”。关于数据集的具体样本量、变量字段、时间跨度、文件格式与记录粒度等内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验登记信息相关资源。源站描述中提及的研究条件包括特发性黄斑裂孔与有效俯卧时间。关于数据采集的具体设备型号、传感器参数、采集流程、随访安排及伦理审批信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解 IMH 术后俯卧位管理的研究设计思路，关注新型定位传感器在术后体位矫正与有效俯卧时间记录中的应用，并支持围绕不同俯卧时间条件下体位依从性与客观监测的讨论。关于具体的统计分析用途、模型训练场景或临床决策支持方式，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05757349
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
条件：特发性黄斑裂孔，有效俯卧时间。特发性黄斑裂孔（IMH）是一种病因尚不明确的海底疾病，最常见于50岁以上的健康女性，常伴有中心视力丧失和视物变形等眼部表现。常伴有中心视力丧失、视物变形等眼部表现。目前采用玻璃体切除术联合内界膜（ILM）剥除，随后进行气体填充治疗。术后严格俯卧位一定时间对黄斑裂孔的愈合有积极作用。既往研究已证实IMH术后需要严格俯卧位（尤其是当IMH直径>400μm时）。然而，由于面朝下体位违反人体力学，患者的舒适度、睡眠质量和生活质量受到很大影响。因此，本研究设计了一种智能头部位置监测装置，以帮助患者保持正确体位并记录有效体位时间。
本研究旨在根据黄斑裂孔闭合情况确定最短俯卧位时间，以尽量减少术后体位的不良反应，并获得视力和视野的最大程度恢复。
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。
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