巩膜镜佩戴者中的蠕形螨性睑缘炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巩膜镜佩戴者中的蠕形螨性睑缘炎。研究为概念验证性试验,评估标准、标签内、为期六周的 Xdemvy(lotilaner 眼用溶液)0.25% 治疗对眼表症状及 PROSE 装置功能与性能的影响

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图像预测Demodex Blepharitis
Demodex Blepharitis in Scleral Lens Wearers

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

巩膜镜佩戴者中的蠕形螨性睑缘炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦巩膜镜佩戴者中的蠕形螨性睑缘炎。研究为概念验证性试验,评估标准、标签内、为期六周的 Xdemvy(lotilaner 眼用溶液)0.25% 治疗对眼表症状及 PROSE 装置功能与性能的影响。受试者为双眼蠕形螨性睑缘炎(较重眼超过 2 级,即上睑睫毛 collarettes 多于 10 个)且因不规则角膜和/或其他原因每日佩戴巩膜镜者,最多六例。数据可用于探索治疗耐受性、螨虫负荷与眼表症状及 PROSE 耐受性之间的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:蠕形螨性睑缘炎。这项概念验证研究将调查使用 Xdemvy(lotilaner 眼用溶液)0.25% 对蠕形螨性睑缘炎(DB)进行标准、标签内、为期六周的治疗是否对眼表症状以及 PROSE 装置的功能和性能产生积极影响。研究者假设,在接受 PROSE 治疗的受试者中使用 Xdemvy 将具有良好的耐受性,并且眼睑边缘蠕形螨负荷的减少(使用经验证的替代终点睫毛 collarettes 6,7 进行测量)将导致眼表症状减轻以及 PROSE 耐受性和功能改善。在单一诊所环境中,总共最多六名患有双眼蠕形螨性睑缘炎(较重眼超过 2 级,即上睑睫毛 collarettes 多于 10 个)且目前因不规则角膜和/或其他原因每日佩戴巩膜镜的受试者

【主题与分类】

主题标签:Demodex Blepharitis。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07561450

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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:蠕形螨性睑缘炎。这项概念验证研究将探讨使用Xdemvy(洛替拉纳滴眼液)0.25%按标准、标签规定的六周疗程治疗蠕形螨性睑缘炎(DB)是否对眼表症状及PROSE装置的功能和性能产生积极影响。研究者假设,在接受PROSE治疗的受试者中使用Xdemvy将具有良好的耐受性,并且眼睑边缘蠕形螨负荷的减少(通过经验证的替代终点——睫毛袖套6,7进行测量)将导致眼表症状减轻以及PROSE耐受性和功能改善。在单一诊所环境中,最多共六名目前因不规则角膜和/或眼表疾病而每日佩戴巩膜镜的双侧蠕形螨性睑缘炎受试者(>2级,即较重眼的上睫毛袖套超过10个)将被提供入组机会并纳入研究。受试者参与研究的总时长约为6周。访视1:筛选访视[面对面]:1. 完成知情同意 2. 审查入选/排除标准 3.

收集年龄、性别、种族、民族、社会史(药物、酒精和吸烟)、病史、眼部病史、眼部手术史(包括眼部和屈光手术)、过敏史、用药情况、习惯性隐形眼镜使用情况。4. 症状问卷:a. 基线问题 b. 隐形眼镜干眼问卷-8(CLDEQ-8) c. 视觉模拟量表(VAS)问题,评估:i. 对期望的每日PROSE佩戴时间的耐受性 ii. 视力波动 iii. 眼部灼烧感 iv. 眼部发红 v. 眼部瘙痒 e. 临床检查:1. 最佳矫正远视力(LogMAR) 2. 裂隙灯检查 3. Collarette量表(用于Saturn-1和Saturn-2临床试验) f. 影像学:a. 将获取上眼睑和下眼睑的标准化照片。g. 日记 a. 将向受试者发放每日受试者日记。Su

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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