MONOBLUE DUAL View与MONOBLUE ILM View活体染色剂疗效与安全性评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦黄斑裂孔、黄斑皱褶及玻璃体黄斑牵拉患者,在玻璃体切除术中使用MONOBLUE DUAL View与MONOBLUE ILM View活体染色剂的疗效与安全性评估,并作为欧盟MDR下的上市后临床随访数据

基本信息
资源简介
MONOBLUE DUAL View与MONOBLUE ILM View活体染色剂疗效与安全性评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦黄斑裂孔、黄斑皱褶及玻璃体黄斑牵拉患者,在玻璃体切除术中使用MONOBLUE DUAL View与MONOBLUE ILM View活体染色剂的疗效与安全性评估,并作为欧盟MDR下的上市后临床随访数据。同时回顾性收集ILM Blue®(DORC)与Membrane Blue Dual®(DORC)两个对照产品的数据,来源于S61408、S63610和S64913三项研究。数据可用于评估染色剂对视网膜手术中膜结构可视化的辅助作用及安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:黄斑裂孔、黄斑皱褶、玻璃体黄斑牵拉。旨在确定MONOBLUE DUAL View和MONOBLUE ILM View(研究产品)活体染色剂在玻璃体切除术中的疗效和安全性。两种研究产品均已获得CE标志并在欧洲合法上市。数据收集将作为根据MDR规定的上市后临床随访。还将回顾性收集两种对照产品ILM Blue®(DORC)和Membrane Blue Dual®(DORC)的数据作为对照。为此,将使用在S61408研究(23G与27G玻璃体切除术比较研究)、S63610研究(27G玻璃体切除术与更大规格手术比较研究)和S64913研究(EVA Nexus现场观察研究)中收集的患者数据。研究产品的预期效果是为视网膜外科医生提供充分的辅助,以可视化视网膜病变中涉及的膜结构。
【主题与分类】
主题标签:Macular Holes、Macular Pucker、Vitreomacular Traction。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05517473
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05517473
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
适应症:黄斑裂孔、黄斑皱褶、玻璃体黄斑牵引。旨在确定MONOBLUE DUAL View和MONOBLUE ILM View(研究产品)在玻璃体切除术中作为活性染色剂的有效性和安全性。两种研究产品均已获得CE标志并在欧洲合法上市。数据收集将作为根据MDR规定的上市后临床跟踪。还将回顾性收集两种对照产品ILM Blue®(DORC)和Membrane Blue Dual®(DORC)的数据作为对照。为此,将使用在研究S61408(23G与27G玻璃体切除术的比较研究)、S63610(27G玻璃体切除术与更大规格手术的比较研究)和S64913(EVA Nexus现场观察研究)中收集的患者数据。研究产品的预期效果是通过其染色能力,为视网膜外科医生提供充分的辅助,以可视化所治疗视网膜病变中涉及的膜。研究产品的性能与玻璃体切除术过程中视网膜组织(ILM和/或ERM)的可视化相关,当这些组织在不染色情况下无法被足够准确地分辨时。
使用这些染料可以更好地识别这些组织,并便于外科医生将其切除。使用眼科染料的临床益处在于,通过提供有效的可视化工具实现更精准的手术,从而提高患者解剖和功能恢复的能力。除了收集相关产品的上市后临床随访数据外,本研究的结果还可用于UZLeuven医院决定将Monoblue ILM View和/或Monoblue Dual View作为标准治疗方案,替代Membrane Blue Dual和ILM Blue。
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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