联合手术中的蓝光滤过人工晶状体研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦联合手术中蓝光滤过人工晶状体的应用。研究纳入60例患者，随机分配接受UV滤过人工晶状体（透明IOL组）或蓝光滤过人工晶状体（黄色IOL组）并联合玻璃体视网膜手术
基本信息
资源简介
联合手术中的蓝光滤过人工晶状体研究
该数据集英文名为 Blue-Blocking IOLs in Combined Surgery，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归类于眼及附器疾病 / 其他。数据集聚焦联合手术中蓝光滤过人工晶状体的应用：研究纳入60例患者，随机分配接受UV滤过人工晶状体（透明IOL组）或蓝光滤过人工晶状体（黄色IOL组），并联合玻璃体视网膜手术。研究涉及的疾病条件包括视网膜前膜、黄斑裂孔和白内障，观察指标涵盖外科医生术中所见条件、并发症发生率、功能结局以及玻璃体视网膜诊断。该数据集可为眼科联合手术中人工晶状体选择相关研究提供参考信息。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究关注白内障与玻璃体视网膜疾病同期手术时人工晶状体类型的选择问题。研究涉及的条件为视网膜前膜、黄斑裂孔与白内障，采用随机分配方式将60例患者分为两组，分别接受UV滤过人工晶状体（透明IOL组）或蓝光滤过人工晶状体（黄色IOL组），并联合玻璃体视网膜手术。其核心问题在于比较两类人工晶状体在联合手术情境下的表现，包括术中对手术操作条件的影响、并发症发生情况、功能结局以及玻璃体视网膜诊断结果。
【数据内容】
数据集围绕上述随机对照研究组织信息，覆盖的疾病主题标签为视网膜前膜、黄斑裂孔与白内障。研究记录和关注的结局指标包括：外科医生在术中所面临的操作条件、并发症发生率、功能结局以及玻璃体视网膜诊断。研究对象为60例接受联合手术的患者，按随机方式归入透明IOL组或黄色IOL组。除上述内容外，数据集是否包含逐例患者的具体测量值、随访时间点、统计分析方法或完整结果表格，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册来源的数据。研究采用随机分配设计，将60例患者分配至UV滤过人工晶状体组（透明IOL组）或蓝光滤过人工晶状体组（黄色IOL组），两组均联合玻璃体视网膜手术。关于具体的招募地点、研究起止时间、样本筛选标准、数据采集流程与随访安排，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与眼科联合手术相关的二次研究、文献综述和临床决策参考，尤其适合关注白内障合并视网膜前膜或黄斑裂孔手术中人工晶状体类型选择的场景。研究者可据此了解蓝光滤过人工晶状体与UV滤过人工晶状体在联合玻璃体视网膜手术中的比较框架，以及术者操作条件、并发症、功能结局和玻璃体视网膜诊断等结局维度的设置方式。也可作为临床试验注册信息检索与教学示例使用。具体统计分析或疗效结论的引用，需以源站完整结果为准，源站未提供的内容不应据此推断。
【使用方法】
使用时应以 clinicaltrials.gov 上的原始注册记录为准，核对研究条件、分组方式、干预措施与结局指标的定义。可将该数据集作为检索入口，定位视网膜前膜、黄斑裂孔与白内障联合手术中人工晶状体选择的相关研究，并依据其结局维度组织综述或研究设计。若需引用具体数值或统计结果，应回到源站获取完整数据。关于数据下载格式、字段结构及配套文档，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为临床试验注册来源的信息，样本量为60例，采用随机分组设计，涉及透明IOL组与黄色IOL组两组比较。其局限在于：源站未提供详细的纳入排除标准、随访时长、统计方法与完整结果数据，因此无法据此评估偏倚风险或疗效差异的大小。使用时应避免将注册信息等同于最终研究结论。关于数据完整性核查与更新状态，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源为 clinicaltrials.gov，引用时应注明原始注册记录来源。关于具体的引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00537992
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：视网膜前膜、黄斑裂孔、白内障。60例患者被随机分配接受紫外光滤过型人工晶体（透明人工晶体组）或蓝光滤过型人工晶体（黄色人工晶体组），并结合玻璃体视网膜手术。结局指标包括术中对术者而言的手术条件、并发症发生率、功能结局及玻璃体视网膜诊断。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
