飞秒激光辅助与传统超声乳化术在Fuchs内皮性角膜营养不良合并白内障患者中的结局比较

该数据集源自clinicaltrials.gov,收录一项关于Fuchs内皮性角膜营养不良合并白内障患者手术结局比较的观察性、前瞻性、多中心对照研究

Eye & ENT Hospital of Fudan UniversityEye & ENT Hospital of Fudan University
clinicaltrials
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医学影像预测Fuchs Endothelial Corneal DystrophyCataract
Comparison of Outcomes Between Femtosecond Laser-Assisted and Conventional Phacoemulsification in Fuchs Endothelial Corneal Dystrophy Patients With Cataracts

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

飞秒激光辅助与传统超声乳化术在Fuchs内皮性角膜营养不良合并白内障患者中的结局比较

该数据集源自clinicaltrials.gov,收录一项关于Fuchs内皮性角膜营养不良合并白内障患者手术结局比较的观察性、前瞻性、多中心对照研究。研究聚焦中重度Fuchs内皮性角膜营养不良患者,比较飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)与传统超声乳化手术(CPS)的中长期疗效与安全性,核心关注角膜内皮细胞损伤与术后角膜失代偿风险。数据可用于评估两种手术方式在该高危人群中的适用性,为临床术式选择提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Fuchs内皮性角膜营养不良,白内障。Fuchs内皮性角膜营养不良(FECD)是一种进行性、双侧角膜疾病,以角膜内皮细胞丢失、Descemet膜增厚和角膜水肿为特征,导致视力损害。中重度FECD患者因内皮功能受损,在白内障手术后尤其易发生角膜失代偿。由于白内障手术是该患者群体的常见必要治疗,选择一种能最大限度减少内皮细胞损伤的合适手术技术对于确保最佳术后结局至关重要。这项观察性、前瞻性、多中心对照研究旨在比较飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)与传统超声乳化手术(CPS)在中度至……患者中的中长期疗效与安全性。

【主题与分类】

主题标签:Fuchs Endothelial Corneal Dystrophy、Cataract。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06966167

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:Fuchs内皮性角膜营养不良,白内障。Fuchs内皮性角膜营养不良(FECD)是一种进行性、双侧角膜疾病,以角膜内皮细胞丢失、Descemet膜增厚和角膜水肿为特征,导致视力损害。中度至重度FECD患者因内皮功能受损,在白内障手术后尤其易发生角膜失代偿。由于白内障手术是该患者群体常见的必要治疗,选择一种能最大限度减少内皮细胞损伤的合适手术技术对于确保最佳术后结局至关重要。这项观察性、前瞻性、多中心对照研究旨在比较飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)与传统超声乳化手术(CPS)在中度至重度FECD患者接受白内障摘除术中的中长期疗效和安全性。该研究旨在确定哪种技术能更好地保护角膜内皮完整性并维持视功能,为这一高风险患者群体的手术决策提供有价值的见解。

研究目的 本研究的主要目的是评估在接受白内障手术的中重度FECD患者中,FLACS与CPS之间角膜内皮细胞密度(ECD)丢失和角膜厚度变化的差异。次要目的包括:评估术后视力的差异,包括未矫正远视力(UDVA)和矫正远视力(CDVA)。比较两种手术技术之间角膜密度测量和透明度变化。评估术后角膜水肿及与内皮失代偿相关的潜在并发症。研究设计 类型:前瞻性、观察性、多中心、对照研究 研究地点:三个具有相似手术和成像设备的眼科中心 参与者:来自120名患者的120只眼(FLACS组:80只眼;CPS组:40只眼) 分组:

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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