AT ELANA 841P 后房型人工晶状体用于白内障术后无晶状体矫正
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 AT ELANA 841P 后房型人工晶状体用于矫正白内障摘除术后无晶状体

基本信息
资源简介
AT ELANA 841P 后房型人工晶状体用于白内障术后无晶状体矫正
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 AT ELANA 841P 后房型人工晶状体用于矫正白内障摘除术后无晶状体。研究针对老年性白内障成人患者,随机按 1:1 分配接受试验用 AT ELANA 841P 三焦点 IOL 或已获 FDA 批准的对照 CT LUCIA 621P 单焦点 IOL,计划纳入 286 名 22 岁及以上成人,双眼接受白内障手术并完成 6 个月随访,在美国 14 个临床中心开展,Salus IRB 负责伦理监督,Ora, Inc. 担任 CRO。可用于了解该器械安全性与有效性评估的研究设计与覆盖范围(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:老年性白内障。本临床试验的目标是证明全视觉范围 AT ELANA 841P 后房型 IOL 在用于治疗接受白内障手术的成年患者时的安全性和有效性。在本研究中,所有患者将被随机分配(按 1:1 比例)接受试验器械:AT ELANA 841P 三焦点 IOL,或市售、经 FDA 批准的对照器械:CT LUCIA 621P 单焦点 IOL。将有 286 名 22 岁或以上的成年人。所有人都计划双眼接受白内障手术,并完成 6 个月随访。本临床试验将在美国各地的 14 个临床中心进行。Salus IRB 将为本临床试验提供伦理监督,而 Ora, Inc. 是协助研究中心完成所有必需研究活动的 CRO。本 cl
【主题与分类】
主题标签:Cataract Senile。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06264232
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06264232
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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- 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:老年性白内障。本临床试验的目的是证明全视程AT ELANA 841P后房型人工晶状体用于治疗接受白内障手术的成年患者时的安全性和有效性。在本研究中,所有患者将按1:1比例随机分配,接受试验器械:AT ELANA 841P三焦点人工晶状体,或已上市、获FDA批准的对照器械:CT LUCIA 621P单焦点人工晶状体。研究将纳入286名22岁及以上的成年人。所有受试者均计划接受双眼白内障手术,并完成6个月随访。本临床试验将在美国各地的14个临床中心开展。Salus IRB将为本临床试验提供伦理监督,而Ora, Inc.为CRO,协助研究中心完成所有必需的研究活动。本临床试验预计持续约18个月。每位同意参与研究的受试者必须符合以下视力标准方可入选:* 白内障手术前:最佳矫正视力为20/40或更差,无论是否存在眩光。
- 双眼散光度数为1.0屈光度或以下 * 白内障手术后:预期最佳矫正视力优于20/30 研究预计于2024年6月开始招募,将持续约10个月。在此期间,受试者将接受双眼白内障手术,术后将参加约8次随访,分布在6个月内。在这些随访中,每位受试者将接受全面视力检查,并被要求填写关于其视力质量的问卷。每位参与者在研究访视中通常会接受的评估包括: * 您将被询问当前的总体健康状况以及您曾有过的任何既往病症或治疗。 * 您在研究期间曾服用、目前正在服用或已停止服用的任何药物都将被记录。 * 视力和主观
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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