飞秒激光辅助白内障手术的有效性、稳定性及影响因素

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为飞秒激光辅助白内障手术的有效性、稳定性及影响因素,涉及角膜散光与白内障两类疾病

Eye & ENT Hospital of Fudan UniversityEye & ENT Hospital of Fudan University
clinicaltrials
浏览 8
表格Corneal AstigmatismCataract
Effectiveness, Stability and Influence Factors of Femtosecond Laser Assisted Cataract Surgery

基本信息

模态
表格
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

飞秒激光辅助白内障手术的有效性、稳定性及影响因素

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为飞秒激光辅助白内障手术的有效性、稳定性及影响因素,涉及角膜散光与白内障两类疾病。源站描述介绍了一项评估飞秒激光辅助弧形角膜切开术(FSAK)的研究:在白内障手术中,由计算机引导的激光在角膜上制作微小弧形切口,以重塑角膜自然曲度,从而改善散光引起的视物模糊或变形,并减少患者术后对眼镜或特殊镜片的依赖。数据可用于眼科手术效果与稳定性相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:角膜散光、白内障。面向普通受众的研究描述:问题是什么?许多白内障患者同时存在眼球前表面曲率不规则(称为散光)。白内障手术后,这种散光仍可导致视物模糊或变形,使阅读或驾驶等日常任务变得困难。虽然眼镜或特殊镜片可以提供帮助,但许多人希望术后减少对它们的依赖。正在测试什么?本研究评估一种称为飞秒激光辅助弧形角膜切开术(FSAK)的激光手术。在白内障手术过程中:计算机引导的激光在角膜(眼球透明的前窗)上制作微小的弧形切口。这些精确的切口轻柔地重塑角膜,以改善其自然曲度。可以把它想象成一位雕塑家在抚平不平整的表面——但使用的是光速技术。为什么这项研究独特?虽然 FSA

【主题与分类】

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

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07081919

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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

疾病:角膜散光、白内障。面向普通受众的研究描述 问题是什么?许多白内障患者同时存在眼球前表面曲率不规则的情况(称为散光)。白内障手术后,这种散光仍可能导致视力模糊或视物变形,使阅读或驾驶等日常活动变得困难。虽然眼镜或特殊镜片可以提供帮助,但许多人希望在手术后减少对它们的依赖。正在测试什么?本研究评估一种称为飞秒激光辅助弧形角膜切开术(FSAK)的激光手术。在白内障手术过程中:计算机引导的激光在角膜(眼球透明的前窗)上制作微小的弧形切口。这些精确的切口轻柔地重塑角膜,以改善其自然曲率。可以把它想象成一位雕塑家在抚平不平整的表面——但使用的是光速技术。为什么这项研究独特?虽然FSAK并非全新,但研究人员缺乏以下方面的长期数据:它在5年以上的时间里能保持多好。哪些因素可以预测成功(例如,患者的眼部形状或眼压是否会影响结果?)。

研究人员将对参与者进行为期5年的随访,以解答这些问题——远超大多数现有研究的时长。参与者将经历什么?手术:FSAK与标准白内障摘除术联合进行。激光步骤仅增加几分钟。随访:术后1周、1个月、3个月、6个月、1年、2年及5年进行无痛检查。这些检查包括:阅读视力表。快速扫描以绘制眼表地形图。关于视觉质量的简短问卷(例如夜间眩光或阅读小字)。为何这很重要?如果成功,FSAK可能:* 帮助人们在白内障手术后更长时间保持清晰视力。* 减少对眼镜或隐形眼镜的需求。* 为医生提供更好的工具以实现个性化治疗。谁参与其中?由复旦大学附属眼耳鼻喉科医院和上海和平眼科医院的眼科专家领导。

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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