晚期干性年龄相关性黄斑变性患者角膜激光视力改善数据集

目的:确定角膜光玻璃化(CPV)这种新型角膜激光手术对晚期干性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者视力改善的安全性和有效性。设计:回顾性观察性队列研究

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医学影像回归干性AMD角膜激光视力改善CPV回顾性队列眼科
Data from: Corneal laser procedure for vision improvement in patients with late stage dry age-related macular degeneration

基本信息

模态
医学影像
大小
0.00025344 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-12
版本
4

资源简介

晚期干性年龄相关性黄斑变性患者角膜激光视力改善数据集

目的:确定角膜光玻璃化(CPV)这种新型角膜激光手术对晚期干性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者视力改善的安全性和有效性。设计:回顾性观察性队列研究

Data from: Corneal laser procedure for vision improvement in patients with late stage dry age-related macular degeneration

【数据集背景】

源站首次发布:2020。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定角膜光玻璃化(CPV)这种新型角膜激光手术对晚期干性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者视力改善的安全性和有效性。设计:回顾性观察性队列研究。参与者:17 例晚期干性 AMD 患者的 32 只眼;每只眼接受单次 CPV 角膜激光手术,并接受 12 个月(12m)治疗后(Tx)随访。方法:治疗前后检查包括裂隙灯生物显微镜检查、主觉验光、最佳矫正远距和近距视力(BCDVA 和 BCNVA)以及潜在视力(PVA)。对子组(n=12)眼还进行了额外检查,包括对比敏感度(CS)、角膜地形图(CT)、光线追踪像差测量(RTA)和微视野检查(MP)。主要结局指标:BCDVA、BCNVA、PVA、CS、CT、RTA 和 MP 测量。结果:

【主题与分类】

主题标签:干性AMD、角膜激光、视力改善、CPV、回顾性队列、眼科。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.sn02v6x2x

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据集大小约 253.4 KB。

数据说明

目的:评估角膜光玻璃化(CPV)这一新型角膜激光手术在晚期干性年龄相关性黄斑变性(AMD)患者中改善视力的安全性和有效性。设计:回顾性观察性队列研究。研究对象:17例晚期干性AMD患者的32只眼;每只眼接受一次CPV角膜激光手术,并进行了12个月(12m)的治疗后(Tx)随访。方法:治疗前后的检查包括裂隙灯生物显微镜检查、主观显然验光、最佳矫正远视力和近视力(BCDVA和BCNVA)以及潜在视力(PVA)。对一部分眼(n=12)还进行了额外检查,包括对比敏感度(CS)、角膜地形图(CT)、光线追踪像差测量(RTA)和微视野检查(MP)。主要结局指标:BCDVA、BCNVA、PVA、CS、CT、RTA和MP测量结果。结果:安全性——未出现并发症或不良事件。有效性——平均(± SD)BCDVA显著改善(p < 0.004),从基线的20/238(1.08 logMAR)提高到治疗后12个月的20/144(0.86 logMAR),相当于增加了11.0(± 13.1)个字母。

平均对比敏感度在治疗后12个月时较基线显著改善(p < 0.05),改善倍数为1.86。结论:受限于小样本量,本初步研究表明,CPV角膜激光手术对于晚期干性AMD患者的视力改善是安全且有效的。CPV治疗的作用机制涉及视网膜辐照度分布的调整,这可能促使患者利用功能性而非萎缩的视网膜区域。

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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