FLACS与标准超声乳化及两种手柄的角膜损伤比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕白内障手术中飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)与标准超声乳化(phaco)的比较,关注角膜内皮细胞丢失、白内障与散光等条件

Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类Corneal Endothelial Cell LossCataractAstigmatism
Comparison of Phacoemulsification and Corneal Damage Between FLACS and Standard Phaco With Two Handpieces

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

FLACS与标准超声乳化及两种手柄的角膜损伤比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕白内障手术中飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)与标准超声乳化(phaco)的比较,关注角膜内皮细胞丢失、白内障与散光等条件。源站描述指出,超声乳化长期是白内障手术的标准技术,而 FLACS 作为新方法使用飞秒激光(LFS),其飞秒脉冲可减少对周围组织的损伤并提升手术效率与安全性;LenSx 激光(Alcon Laboratories Inc., USA)是常用设备之一,属于 CENTURION Vision 系统,可自动完成撕囊、切口制作与超声乳化等关键步骤,减少人为差异。该数据可用于比较两种术式及两种手柄在角膜损伤方面的差异(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:角膜内皮细胞丢失、白内障、散光。超声乳化(phaco)数十年来一直是白内障手术的标准技术。它涉及在超声粉碎后移除晶状体核。最近,飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)已成为眼科医生中一种新的流行方法。飞秒激光(LFS)是一种用于白内障手术的新技术。LFS 具有飞秒脉冲持续时间,可减少对周围组织的损伤,并提高手术的有效性和安全性。LenSx 激光(Alcon Laboratories Inc., USA)是白内障手术中最广泛使用的 LFS 之一,是 CENTURION Vision 系统的一部分。LFS 可自动化手术中的关键步骤,包括撕囊、切口制作和超声乳化,限制人为差异并可能提高效率

【主题与分类】

主题标签:Corneal Endothelial Cell Loss、Cataract、Astigmatism。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05119270

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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:角膜内皮细胞丢失、白内障、散光。超声乳化(phaco)数十年来一直是白内障手术的标准技术,包括在超声粉碎后移除晶状体核。近年来,飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)已成为眼科医生中新的流行方法。飞秒激光(LFS)是一项用于白内障手术的新技术。LFS具有飞秒脉冲持续时间,可减少对周边组织的损伤,并提高手术的有效性和安全性。LenSx激光(美国爱尔康实验室公司)是白内障手术中最广泛使用的LFS之一,也是CENTURION视觉系统的一部分。LFS自动化了手术中的关键步骤,包括撕囊、切口制作和超声乳化,限制了人为变异性,并可能提高手术的效率和安全性。频域光学相干断层扫描(FD-OCT)光学成像系统提供眼结构及其尺寸的高分辨率、实时可视化。

该设备将结果发送至接口,接口据此编程激光并指示所需切口的精确位置、大小和深度。超声乳化手术使用多种手柄进行。传统手柄名为OZil,是Infiniti Vision System(爱尔康实验室公司)的一部分,该系统于2006年推出,其新型旋转技术自此彻底改变了超声乳化技术。该手柄通过减少核碎片排斥、附带组织损伤及所需能量,提高了超声乳化效率。然而,新一代手柄Active Sentry(爱尔康公司)作为新型Active Fluidics技术的一部分,现已增加了实时检测眼内压力并对其进行调整以避免显著波动的功能。该手柄还能减少手术过程中使用的液体量和能量,从而提高超声乳化的有效性和安全性。

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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