Scheimpflug角膜混浊密度测量与失能性眩光的相关性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Scheimpflug角膜混浊密度测量与失能性眩光的相关性,属于眼及附器疾病/其他分类

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图像预测Vision Disability
Correlation of Scheimpflug Densitometry Measurements of Corneal Haze With Disability Glare

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Scheimpflug角膜混浊密度测量与失能性眩光的相关性

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为Scheimpflug角膜混浊密度测量与失能性眩光的相关性,属于眼及附器疾病/其他分类。源站描述聚焦于失能性眩光现象,即明亮强光下出现星芒与光晕、视物不清,其光学机制为入射光在眼内散射而非聚焦于视网膜,形成杂散光,导致视网膜弥散照明、光感受器脱敏并降低视网膜图像对比度。眼内散射主要源于透明屈光介质中的混浊,尤其是角膜与晶状体透明度下降,晶状体为最大贡献者,角膜混浊如瘢痕也可致散射。数据可用于探索角膜混浊密度与失能性眩光之间的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:视力障碍。失能性眩光是一种常被描述为星芒和光晕的现象,导致在明亮“刺眼”光线下难以看清。它可能表现为仿佛一层光幕笼罩在外部世界上。在光学上,当入射光在眼内发生散射而非聚焦于视网膜时,就会发生这种情况。这被称为杂散光,它会弥散地照亮视网膜,导致光感受器脱敏并降低视网膜图像的对比度(Lombardo & Lombardo, 2010)。人眼散射的主要来源是透明眼介质中的混浊,主要是由于角膜和晶状体以及视网膜内的扩散和透明度丧失。虽然晶状体是光散射的最大贡献者(尤其是在白内障形成和衰老过程中),但角膜的混浊(例如瘢痕

【主题与分类】

主题标签:Vision Disability。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02244892

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:视力障碍。失能性眩光是一种常被描述为星芒和光晕的现象,导致在明亮“刺眼”光线存在下难以看清。它可能表现为仿佛一层光幕笼罩在外界之上。从光学角度而言,当入射光线在眼内发生散射而非聚焦于视网膜时,便会出现这种情况。这被称为杂散光,它会弥散性地照亮视网膜,导致光感受器脱敏,并降低视网膜图像的对比度(Lombardo & Lombardo,2010)。人眼内散射的主要来源是透明眼介质中的混浊,主要由角膜和晶状体的弥散及透明度丧失引起,视网膜内亦然。虽然晶状体是光散射的最大贡献者(尤其是在白内障形成和衰老过程中),但角膜的混浊(如瘢痕或雾状混浊)同样可引起眼内光散射,导致失能性眩光和对比敏感度下降(Fan-Paul等,2002)。

由于 disability glare 和对比敏感度具有主观性,因此很难开发出一种可靠、客观的方法来测量和量化这一现象。临床上最常用的 disability glare 检测之一是高亮度视力测试仪(Brightness Acuity Tester, BAT),其外形被描述为一个直径60 mm、中心有一个12 mm孔的冰淇淋勺。患者通过该孔观看视力表,同时在三种不同设置下施加均匀亮度——高(白色沙滩)、中(晴天)、低(头顶照明)——以诱发眩光并模拟各种真实生活条件。不同眩光设置下视力的下降被用作 disability glare 的衡量指标。BAT 测试已被发现是户外视力的一项可靠预测指标(已通过临床验证用于测量继发于白内障的 disability glare),随处可得,且易于操作。为了进一步更准确地反映

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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