内界膜剥除对视网膜前膜手术视觉功能的影响
该数据集来源于clinicaltrials.gov，关注特发性视网膜前膜患者行视网膜前膜切除术后的视觉功能。研究采用常规玻璃体切除术，术中根据吲哚菁绿染色判断内界膜是否随前膜自发剥除，未自发剥除者按1:1随机分为主动内界膜剥除组与不剥除组，比较三组结局
基本信息
资源简介
内界膜剥除对视网膜前膜手术视觉功能的影响
该数据集英文名为 Effects of Internal Limiting Membrane Peeling on Visual Function in Epiretinal Membrane Surgery，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为眼及附器疾病 / 其他。数据集围绕特发性视网膜前膜患者接受视网膜前膜切除术后的视觉功能展开：患者接受常规玻璃体切除术并剥除视网膜前膜，术中借助吲哚菁绿染色判断内界膜是否随前膜一并剥除；若确认未一并剥除，则在术中按 1:1 随机决定是否主动剥除内界膜，从而形成三组并比较其结局。主题标签为 Retinal Disease 与 Epiretinal Membrane。
【数据集背景】
视网膜前膜是视网膜疾病中的一类情形，患者常需通过手术剥除前膜以改善视觉功能。该数据集所对应的研究关注一个具体的手术决策问题：在剥除视网膜前膜时，内界膜是否应被主动剥除。源站描述显示，研究纳入被诊断为特发性视网膜前膜并计划接受视网膜前膜去除术的患者，采用常规玻璃体切除术去除前膜，并在前膜去除后使用吲哚菁绿染色来判断内界膜是否已随前膜剥脱。这一背景决定了数据集的核心主题是内界膜剥除方式与术后视觉功能之间的关系。
【数据内容】
依据源站描述，数据集涉及的患者群体为特发性视网膜前膜患者，干预与分组包括三个组别：第一组为内界膜随前膜自发剥除（spontaneous ILM peeling）；若术中确认内界膜未一并剥除，则研究者通过 1:1 随机化在手术当时决定是否进行主动内界膜剥除，由此形成第二组（主动内界膜剥除，Active ILM peeling）与第三组（不剥除内界膜，no ILM peeling）。研究将对三组的结局进行比较。除上述分组与比较框架外，源站未提供具体结局指标、样本量、随访时长等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。源站描述表明，患者在接受常规玻璃体切除术和视网膜前膜去除后，以吲哚菁绿染色作为判断内界膜是否随前膜剥除的依据；对于未自发剥除者，随机化在手术过程中即时进行。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、数据规模等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解视网膜前膜手术中内界膜处理策略的研究设计，适用于关注特发性视网膜前膜手术方式与视觉功能结局的读者，也可作为检索相关临床试验注册信息的入口。其分组框架有助于理解“自发剥除—主动剥除—不剥除”三种情形的比较思路。关于具体临床决策支持或统计分析用途，源站未提供相应说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式或数据字段说明。使用者可依据其来源属性，将其视为临床试验注册信息进行查阅；具体操作层面源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或验证情况的信息。可确认的限制是：现有描述仅覆盖研究条件、分组与比较框架，未给出结局指标、样本量、随访安排等具体内容，因此不宜据此推断研究结论。其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04130841
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：视网膜疾病、视网膜前膜。被诊断为特发性视网膜前膜并计划接受视网膜前膜切除术的患者将接受常规玻璃体切除术并切除视网膜前膜。切除视网膜前膜后，将使用吲哚菁绿染色来确定内界膜（ILM）是否随视网膜前膜一起被剥离。（第1组：自发性ILM剥离）如果确认内界膜未一并剥离，研究者将在手术过程中立即通过1：1随机化决定是否进行主动内界膜剥离。（第2组：主动ILM剥离，第3组：不进行ILM剥离）将比较三组的结局。
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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