IXIUM TWIN 黏弹剂眼科器械用于白内障手术的临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项白内障手术临床研究,评估新型手术凝胶 IXIUM TWIN 与已获批凝胶 HEALON 相比在保护眼内精细细胞方面的效果,重点测量术后对角膜内皮细胞的损伤程度

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其他Cataract Surgery
Clinical Investigation of IXIUM TWIN Viscoelastic Ophthalmic Device For Cataract Surgery

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

IXIUM TWIN 黏弹剂眼科器械用于白内障手术的临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一项白内障手术临床研究,评估新型手术凝胶 IXIUM TWIN 与已获批凝胶 HEALON 相比在保护眼内精细细胞方面的效果,重点测量术后对角膜内皮细胞的损伤程度。研究对象为 18 岁及以上、患有白内障并计划接受手术的成年人,每名参与者仅一只眼参与。数据可用于眼科手术器械安全性比较、白内障手术相关临床研究及黏弹剂效果分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Cataract Surgery. 这项临床试验正在测试一种名为 IXIUM TWIN 的新型手术凝胶,旨在白内障手术期间保护眼睛。白内障会使眼睛的天然晶状体混浊,是全球视力丧失的主要原因。摘除白内障并替换为人工晶状体的手术是标准治疗方法,而像 IXIUM TWIN 这样的黏弹剂凝胶用于在手术过程中保持眼睛稳定和安全。本研究的目标是将 IXIUM TWIN 与一种已获批的凝胶(HEALON)进行比较,以确保其在保护眼内精细细胞方面同样有效(或更好)。具体而言,研究人员将测量 IXIUM TWIN 在术后是否对眼内衬里(内皮细胞)造成更少损伤。谁可以参加?患有白内障并计划接受手术的 18 岁及以上成年人可能符合条件。每名参与者仅一只眼将

【主题与分类】

主题标签:Cataract Surgery。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07279506

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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:白内障手术。本临床试验正在测试一种名为IXIUM TWIN的新型手术凝胶,旨在白内障手术过程中保护眼睛。白内障会导致眼睛的天然晶状体混浊,是全球范围内导致视力丧失的主要原因。通过手术摘除白内障并替换为人工晶状体是标准治疗方法,而像IXIUM TWIN这样的粘弹性凝胶用于在手术过程中保持眼睛稳定和安全。本研究的目标是将IXIUM TWIN与一种已获批的凝胶(HEALON)进行比较,以确保其在保护眼内脆弱细胞方面同样有效(或更优)。具体而言,研究人员将测量IXIUM TWIN在术后是否对眼内衬层(内皮细胞)造成更少的损伤。谁可以参加?患有白内障并计划接受手术的18岁及以上成年人可能符合条件。每位参与者仅纳入一只眼。患者必须能够参加随访并提供知情同意。参与包括什么?手术前,参与者将接受眼部检查,以检查视力、细胞健康、角膜厚度和眼压。

手术期间,他们将随机接受IXIUM TWIN或HEALON(患者和外科医生均不参与选择)。术后将在1天、7天、30天和90天进行随访,监测愈合情况、视力改善及任何副作用。潜在风险与获益 与任何白内障手术一样,存在一些轻微风险,如暂时性眼压升高、炎症或肿胀,但这些情况较为罕见,通常很快消退。获益包括白内障摘除后视力改善。如果成功,IXIUM TWIN可能为外科医生提供另一种在手术期间保护眼睛的高质量选择。研究时间线 患者入组于2025年1月开始,2025年6月结束,随访于2025年9月完成。整个研究预计于2026年初结束。本研究由LCA Pharmaceutical赞助,将在四家医

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)
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       + 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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