溴芬酸减轻假性剥脱综合征患者白内障术后炎症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为溴芬酸用于减轻假性剥脱综合征(PEX)患者白内障术后炎症。研究为两臂平行分组、随机、单中心、前瞻性 IV 期临床试验,计划纳入 62 例 PEX 合并白内障受试者,按计算机生成的随机列表 1:1 分配至溴芬酸组(n=31)或不使用溴芬酸组(n

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clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类CataractPseudoexfoliation Syndrome
Bromfenac to Reduce Inflammation in Patients With Pseudoexfoliation Syndrome After Cataract Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

溴芬酸减轻假性剥脱综合征患者白内障术后炎症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为溴芬酸用于减轻假性剥脱综合征(PEX)患者白内障术后炎症。研究为两臂平行分组、随机、单中心、前瞻性 IV 期临床试验,计划纳入 62 例 PEX 合并白内障受试者,按计算机生成的随机列表 1:1 分配至溴芬酸组(n=31)或不使用溴芬酸组(n=31)。干预为超声乳化白内障吸除联合后房型人工晶状体植入,由两名经验丰富的眼科医生完成,标准组仅给予标准抗生素和类固醇眼用混悬液。数据可用于评估溴芬酸在 PEX 患者白内障术后抗炎中的疗效(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、假性剥脱综合征。目的:评估溴芬酸滴眼液 0.09% 对接受白内障手术并接受标准术后滴眼液(地塞米松 0.1% 加妥布霉素 0.3% 滴眼液)的假性剥脱综合征(PEX)眼术后炎症的减轻效果。设计:两臂、平行组、随机、单中心、前瞻性、IV 期临床试验。参与者:62 名患有 PEX 和白内障的受试者将根据计算机生成的随机列表(1:1)依次分配至溴芬酸组(n = 31)或不使用溴芬酸组(n = 31)。干预:白内障手术将通过超声乳化及后房型人工晶状体植入进行,由两名经验丰富的眼科医生实施。标准组:仅给予标准抗生素和类固醇眼用混悬液,开始

【主题与分类】

主题标签:Cataract、Pseudoexfoliation Syndrome。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02137161

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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

疾病:白内障,假性剥脱综合征。目的:评估溴芬酸滴眼液0.09%在假性剥脱综合征(PEX)患者接受白内障手术并采用标准术后眼药水(地塞米松0.1%加妥布霉素0.3%滴眼液)治疗的情况下,减少术后炎症的有效性。设计:双臂、平行组、随机、单中心、前瞻性、IV期临床试验。参与者:62名患有PEX和白内障的受试者将根据计算机生成的随机化列表(1:1)顺序分配至溴芬酸组(n=31)或不使用溴芬酸组(n=31)。干预措施:由两位经验丰富的眼科医生通过超声乳化术及后房型人工晶体植入术进行白内障手术。标准组:仅从手术次日起给予标准的抗生素和类固醇眼用混悬液,持续两周,第一周每日四次,第二周每日两次(地塞米松0.1%与妥布霉素0.3%滴眼液联合使用)。实验组:从手术次日起,眼睛接受溴芬酸每日两次,持续两周。

术后将同时给予标准的局部抗生素和类固醇,第一周每日四次,第二周每日两次(地塞米松0.1%与妥布霉素0.3%滴眼液联合使用)。测量将在基线时以及白内障摘除后1天、3天、1周和4周进行。

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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