亲水性对比疏水性人工晶状体联合囊袋张力环

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为超声乳化白内障手术中囊袋张力环联合亲水性或疏水性人工晶状体植入

Benha UniversityBenha University
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Phacoemulsification Cataract SurgeryCapsular Tension RingIOL Implantation
Capsular Tension Ring With Hydrophilic Versus Hydrophobic Intraocular Lenses

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

亲水性对比疏水性人工晶状体联合囊袋张力环

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为超声乳化白内障手术中囊袋张力环联合亲水性或疏水性人工晶状体植入。源站描述指出,人工晶状体材料是长期囊膜生物相容性的决定因素,疏水性丙烯酸晶状体通常与较低的后囊膜混浊发生率及较少的 Nd:YAG 激光后囊切开需求相关;囊袋张力环为聚甲基丙烯酸甲酯装置,可稳定囊袋赤道部,被提出可减轻囊膜收缩、晶状体偏心和后囊膜混浊,且独立于人工晶状体材料。既往比较研究多单独考察人工晶状体材料效应或囊袋张力环效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:超声乳化白内障手术、囊袋张力环、人工晶状体植入。背景与理由:超声乳化联合人工晶状体(IOL)植入是年龄相关性白内障的标准治疗。人工晶状体材料(亲水性对比疏水性丙烯酸)是长期囊膜生物相容性的公认决定因素,与亲水性丙烯酸晶状体相比,疏水性丙烯酸晶状体通常与较低的后囊膜混浊(PCO)发生率和较少的钕掺杂钇铝石榴石(Nd:YAG)激光后囊切开需求相关。囊袋张力环(CTR)是聚甲基丙烯酸甲酯装置,可稳定囊袋赤道部,并被提出可减轻囊膜收缩、晶状体偏心和PCO,且独立于人工晶状体材料。既往比较研究通常单独考察人工晶状体材料效应或CTR效应

【主题与分类】

主题标签:Phacoemulsification Cataract Surgery、Capsular Tension Ring、IOL Implantation。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07842809

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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

条件:超声乳化白内障手术、囊袋张力环、人工晶状体植入。背景与依据:超声乳化联合人工晶状体(IOL)植入是年龄相关性白内障的标准治疗方法。IOL材料(亲水性丙烯酸酯与疏水性丙烯酸酯)是公认的长期囊袋生物相容性决定因素,与亲水性丙烯酸酯晶状体相比,疏水性丙烯酸酯晶状体通常与更低的后囊膜混浊(PCO)发生率以及更低的钕掺杂钇铝石榴石(Nd:YAG)激光后囊膜切开术需求相关。囊袋张力环(CTR)是聚甲基丙烯酸甲酯装置,可稳定囊袋赤道部,并已被提出可减轻囊袋收缩、晶状体偏心和PCO,且独立于IOL材料。既往比较研究通常仅单独考察IOL材料效应或CTR效应,或将复合干预(亲水性IOL联合CTR)与单独疏水性IOL进行比较,而缺乏能够分离CTR独立贡献的设计。

目的:比较三种常规白内障手术方式的视觉、屈光、解剖(IOL位置及后囊膜混浊)及安全性结局:(1)亲水性丙烯酸IOL植入联合CTR(A组);(2)单纯疏水性丙烯酸IOL植入(B组);(3)单纯亲水性丙烯酸IOL植入,不使用CTR(C组)。纳入C组(使用与A组相同的亲水性IOL型号但不植入CTR)的目的,是除了将A组和C组与B组进行基于材料的比较外,还专门用于评估CTR相对于A组的独立贡献。设计:前瞻性、随机、平行组、三臂对照试验,在埃及三家三级眼科中心(Zagazig大学医院、Benha大学医院和Al-Azhar大学医院)开展。纳入标准为年龄50-80岁、患有视觉显著性年龄相关性白内障(LOCS III g

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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