功能性人工晶状体植入于视网膜前膜患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、多中心、比较性研究,针对合并1级黄斑视网膜前膜的白内障患者

基本信息
资源简介
功能性人工晶状体植入于视网膜前膜患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、多中心、比较性研究,针对合并1级黄斑视网膜前膜的白内障患者。患者经 OCT 评估后,根据自身决定植入单焦点人工晶状体或功能性人工晶状体,随访2年。主要结局指标为5米处 UDVA 和 CDVA、66厘米处 UIVA、40厘米处 UNVA 的视力;次要指标包括 OCT 检查、Amsler 方格表测试及 coma、spherical、trefoil、secondary astigmatism 等 HOA 的内部值和总值。可用于比较不同人工晶状体在该人群中的视觉结局与预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白内障、人工晶状体并发症、视网膜前膜。本研究是一项前瞻性、多中心、比较性研究。计划手术的白内障患者将接受 OCT 评估,诊断为1级黄斑视网膜前膜的患者将根据患者决定植入不同的人工晶状体:单焦点人工晶状体或功能性人工晶状体。随访时间设定为2年。结局指标:主要结局指标为根据5米处 UDVA 和 CDVA、66厘米处 UIVA、40厘米处 UNVA 测量的视力。视觉检查将在充足照明下进行两次,并使用国际标准视力表。次要结局指标如下:(1)OCT 检查和 Amsler 方格表测试。(2)将使用内部值和总值在3-测量 coma、spherical、trefoil 和 secondary astigmatism 等 HOA。
【主题与分类】
主题标签:Cataract、Intraocular Lens Complication、Epiretinal Membrane。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06719739
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06719739
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:白内障、人工晶状体并发症、视网膜前膜。本研究是一项前瞻性、多中心、比较性研究。计划手术的白内障患者将接受OCT评估,诊断为1级黄斑视网膜前膜的患者将根据患者决定植入不同的人工晶状体:单焦点人工晶状体或功能性人工晶状体。随访时间设定为2年。结局指标:主要结局指标为视力,根据5米处的UDVA和CDVA、66厘米处的UIVA以及40厘米处的UNVA进行测量。视力检查将在充足照明下进行两次,并使用国际标准视力表。次要结局指标如下:(1)OCT检查和Amsler方格表测试。
(2) 使用HOYA iTrace光线追踪系统(Tracey Technologies,美国德克萨斯州休斯顿),在3mm瞳孔直径下,以内部值和总值测量 coma、球差、三叶草差和次级散光等高阶像差;(3) 同样使用HOYA iTrace光线追踪系统,在3mm瞳孔直径下,以内部值和总值测量调制传递函数(MTF)曲线和斯特列尔比(SR);(4) 通过在ETDRS视力表上以logMAR单位绘制从+2.0 D到-4.0 D的13个离焦值对应的平均视力,获得每种IOL的离焦曲线。离焦曲线通过在患者眼前以0.5 D递增放置正负镜片,模拟患者在不同距离下的视力。测量将在矫正远视力(CDVA)的基础上添加镜片进行;(5) 使用Optec6500(Stereo Optical Co., Inc.,美国伊利诺伊州芝加哥)在最佳远视力矫正下评估对比敏感度(CS)。评估将在1.5、3、6、12和18周/度(cpd)的空间频率下进行,包括有或无眩光条件,在明视或中间视觉条件下(背景亮度为85 cd/m²或3 cd/m²)。
CS值指的是能够识别出的最后一个斑块的值,所有患者至少会看到一个斑块。所有CS数据都将进行转换。
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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