实验性眼科脂质体纳米载体治疗干眼病的四周眼表评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕实验性眼科脂质体纳米载体在干眼病中的四周眼表评估。研究在波兰Wroclaw地区专科医院开展,招募26名参与者,21人完成约四周临床随访;其中1人因眼部运动过度无法获取可靠干涉测量信号而被排除在嵌套光学分析之外,光学子研究最终纳入20人

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时间序列回归Dry Eye Disease
Four-Week Ocular-Surface Evaluation of an Experimental Ophthalmic Liposomal Nanocarrier in Dry Eye Disease

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

实验性眼科脂质体纳米载体治疗干眼病的四周眼表评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕实验性眼科脂质体纳米载体在干眼病中的四周眼表评估。研究在波兰Wroclaw地区专科医院开展,招募26名参与者,21人完成约四周临床随访;其中1人因眼部运动过度无法获取可靠干涉测量信号而被排除在嵌套光学分析之外,光学子研究最终纳入20人。数据可用于干眼病干预后的眼表与光学指标变化分析,但源站未提供具体测量变量、图像或标签字段(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:干眼病。该研究在弗罗茨瓦夫地区专科医院开展,属于项目POIR.04.01.01-00-0016/19下的研究性医学实验,依据波兰法律进行,且根据适用的国家监管框架未被归类为药品临床试验。弗罗茨瓦夫地区专科医院生物伦理委员会批准了该研究方案(KB/02/2021;2021年3月31日),参与者提供了书面知情同意。共招募26名参与者。21名完成了约四周的临床随访。1名完成临床随访者因过度眼动导致无法可靠获取干涉测量信号,被排除在嵌套光学分析之外,光学子研究最终纳入20名参与者。原始探索性研究方案未指定单一的确证性疗效终点。方案定义的评估框架为多领域评估,包括视力、裂隙灯检查、荧光素泪膜破裂时间、无表面麻醉的Schirmer I试验、OCT泪河评估、LIPCOF评估、角膜荧光素染色、结膜丽丝胺绿染色、中央角膜厚度、眼压、后节评估、眼表疾病指数以及光学泪膜测量。该ClinicalTrials.gov记录于2026年回顾性创建,以提高透明度并支持科学发表。回顾性注册并不意味着前瞻性注册,也不改变该研究在波兰的原始法律分类。

【主题与分类】

主题标签:Dry Eye Disease。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07793344

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07793344

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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。

数据说明

条件:干眼病。该研究在弗罗茨瓦夫地区专科医院开展,属于项目POIR.04.01.01-00-0016/19下的研究性医学实验,依据波兰法律进行,且根据适用的国家监管框架未被归类为药品临床试验。弗罗茨瓦夫地区专科医院生物伦理委员会批准了该研究方案(KB/02/2021;2021年3月31日),参与者提供了书面知情同意。共招募26名参与者。21名完成了约四周的临床随访。1名完成临床随访者因眼部过度运动导致无法可靠获取干涉测量信号,被排除在嵌套光学分析之外,光学子研究最终纳入20名参与者。原始探索性研究方案未指定单一的确证性疗效终点。

方案定义的评估框架为多域评估,包括视力、裂隙灯检查、荧光素泪膜破裂时间、无表面麻醉的Schirmer I试验、OCT泪河评估、LIPCOF评估、角膜荧光素染色、结膜丽丝胺绿染色、中央角膜厚度、眼压、后节评估、眼表疾病指数以及光学泪膜测量。该ClinicalTrials.gov记录于2026年回顾性创建,以提高透明度并支持科学发表。回顾性注册并不意味着前瞻性注册,也不改变该研究在波兰的原始法律分类。

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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