Sharkskin与Grieshaber镊子用于ILM剥离的比较研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦眼及附器疾病中的视网膜前膜与黄斑裂孔。研究比较Sharkskin内界膜（ILM）镊子与Grieshaber ILM镊子在马眼手术中的表现和解剖学结果
基本信息
资源简介
Sharkskin与Grieshaber镊子用于ILM剥离的比较研究
Comparative Study of Sharkskin Versus Grieshaber Forceps During ILM Peeling 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集，主题聚焦于眼及附器疾病领域中的视网膜前膜与黄斑裂孔。该研究旨在比较 Sharkskin 内界膜（ILM）镊子与 Grieshaber ILM 镊子在马眼手术中的操作表现与解剖学结果。内界膜剥离是玻璃体视网膜手术中较为困难的环节，从玻璃体视网膜专科培训医师的角度看往往颇具挑战性。研究假设认为，较新的 Sharkskin 镊子具有更大的平台以及镊子表面的微磨损结构，可增强抓持能力，并可能相较 Grieshaber 镊子减少对视网膜表面的损伤。该项目还可能作为培训医师学习内界膜剥离基础操作的教学工具。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注黄斑手术中内界膜剥离这一高难度操作环节。内界膜剥离是玻璃体视网膜手术中较为困难的部分，对玻璃体视网膜专科培训医师而言常常是一项令人生畏的任务。研究围绕两种内界膜镊子展开比较：一种是较新的 Sharkskin 内界膜镊子，另一种是 Grieshaber 内界膜镊子。研究的基本假设是，Sharkskin 镊子凭借更大的平台和镊子表面的微磨损结构，能够增强抓持能力，并可能相较 Grieshaber 镊子减少对视网膜表面的损伤。研究的适应条件包括视网膜前膜与黄斑裂孔。
【数据内容】
该数据集所涉及的研究比较 Sharkskin 内界膜镊子与 Grieshaber 内界膜镊子在马眼手术中的表现和解剖学结果。研究关注的核心内容包括两种镊子的操作性能以及解剖学结局。此外，该项目还可能作为教学工具，供培训医师学习内界膜剥离的基础操作。关于数据集的具体变量、样本量、观测指标数值、随访时长等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的研究条件为视网膜前膜与黄斑裂孔。研究目的为比较 Sharkskin 内界膜镊子与 Grieshaber 内界膜镊子在黄斑手术中的表现和解剖学结果。关于具体的采集流程、数据提取方式、登记编号、研究机构与研究者信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于眼及附器疾病领域，尤其是与视网膜前膜和黄斑裂孔相关的黄斑手术研究场景。其内容可用于了解内界膜镊子操作性能与解剖学结果的比较研究设计，也可作为玻璃体视网膜专科培训医师学习内界膜剥离基础操作的教学参考。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【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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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04459949
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。本研究的目的是比较Sharkskin内界膜（ILM）镊与Grieshaber ILM镊在黄斑手术中的性能和解剖学结果。剥除ILM是玻璃体视网膜手术中的一个困难环节，从玻璃体视网膜专科进修医师的角度来看往往是一项令人生畏的任务。假设是，与Grieshaber镊相比，较新的Sharkskin镊具有更大的平台和镊表面的微磨损，以增加抓持能力，并可能限制对视网膜表面的损伤。该项目还可作为进修医师学习ILM剥除基础知识的教育工具。
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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