宽带光治疗干眼症
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于使用宽带光(BBL)治疗干眼症的研究。研究针对干眼综合征与睑板腺功能障碍患者,探讨 BBL 对眼睑炎症的潜在治疗作用

基本信息
资源简介
宽带光治疗干眼症
BroadBand Light for the Treatment of Dry Eye Disease 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的研究数据集,聚焦于使用宽带光(Broadband Light,BBL)治疗干眼症的安全性及有效性评估。该研究面向干眼综合征与睑板腺功能障碍患者,探索 BBL 这一原本广泛用于改善炎症性皮肤疾病(如痤疮和玫瑰痤疮)的治疗手段,是否能够通过作用于眼睑炎症,在干眼症治疗中产生类似的治疗获益。数据集所属分类为眼及附器疾病 / 其他,主题标签涵盖 Dry Eye Syndromes 与 Meibomian Gland Dysfunction。研究采用前瞻性设计,参与者将按每月一次的间隔接受三次 BBL 治疗,治疗区域为面颊及眶周区域,并在治疗后进行随访,测量终点涵盖干眼控制的相关体征与症状。
【数据集背景】
干眼综合征与睑板腺功能障碍是常见的眼表疾病,其发生发展与眼睑区域的炎症密切相关。宽带光(BBL)在皮肤科领域已被广泛用于改善痤疮、玫瑰痤疮等炎症性皮肤疾病,其作用机制与减轻炎症相关。基于这一背景,研究者提出假设:BBL 可能通过靶向眼睑炎症,对干眼症的治疗产生类似的治疗效益。为验证这一假设,研究者设计了一项前瞻性研究,旨在确定 BBL 治疗对干眼症及睑板腺功能障碍患者的安全性和有效性。该数据集即来源于这一研究在 clinicaltrials.gov 上的登记信息,属于眼及附器疾病 / 其他分类。
【数据内容】
该数据集所涉及的研究关注的核心内容为 BBL 治疗干眼症的安全性与有效性。研究纳入的对象为干眼综合征与睑板腺功能障碍患者。研究设定了明确的测量终点,包括干眼控制的相关体征与症状,具体涵盖完整的眼科检查、干眼诊断性检测、照片以及标准化问卷。这些测量内容构成了研究数据的主要来源,用于评估治疗前后的变化。数据集的英文名称为 BroadBand Light for the Treatment of Dry Eye Disease,主题标签为 Dry Eye Syndromes 与 Meibomian Gland Dysfunction。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。研究采用前瞻性研究设计,每位参与者将接受三次 BBL 治疗,治疗间隔为每月一次,治疗部位为面颊及眶周区域,治疗结束后进行随访。研究过程中采集的数据包括完整眼科检查结果、干眼诊断性检测结果、照片以及标准化问卷的填写结果。源站描述中未提供具体的样本量、研究起止时间、具体机构名称等细节。
【适用场景】
该数据集适用于关注干眼综合征与睑板腺功能障碍治疗研究的场景,尤其是对宽带光(BBL)这一治疗手段的安全性及有效性进行评估的研究方向。由于 BBL 在炎症性皮肤疾病中的应用已较为广泛,该数据集也可为探索 BBL 跨领域治疗应用的研究者提供参考。此外,对于关注眼表炎症与眼睑炎症治疗的研究人员,该数据集所涉及的测量终点(如完整眼科检查、干眼诊断性检测、照片及标准化问卷)可作为相关研究设计的参考内容。
【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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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06174064
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:干眼综合征、睑板腺功能障碍。宽带光(BBL)是一种广泛用于改善炎症性皮肤病(如痤疮和酒渣鼻)的治疗方法,并且可能通过针对眼睑炎症对干眼病的治疗具有类似的治疗益处。研究者提出了一项前瞻性研究,以确定BBL治疗对干眼病和睑板腺功能障碍患者的安全性和有效性。每位参与者将每月接受一次BBL治疗,共三次,治疗部位为面颊和眶周区域,并进行后续随访。测量的终点将包括干眼控制的体征和症状,包括完整的眼科检查、干眼诊断测试、照片和标准化问卷。
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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