波斯尼亚和黑塞哥维那白内障手术患者眼部生物测量参数的性别与年龄差异
该数据集来自波斯尼亚和黑塞哥维那一家三级护理诊所,为2017年1月至2021年12月期间接受白内障手术的连续患者的回顾性横断面研究

基本信息
资源简介
波斯尼亚和黑塞哥维那白内障手术患者眼部生物测量参数的性别与年龄差异
Gender and age-related differences of ccular biometric parameters in patients undergoing cataract surgery in Bosnia and Herzegovina
该数据集来自波斯尼亚和黑塞哥维那一家三级护理诊所,为2017年1月至2021年12月期间接受白内障手术的连续患者的回顾性横断面研究。共纳入1278只眼(1278例患者),平均年龄69.4±9.98岁,女性占52.58%。使用光学生物测量仪OA-2000测量眼轴长度、前房深度、晶状体厚度和平均角膜曲率等参数。数据可用于分析眼部生物测量参数的分布与相互关系,以及性别和年龄相关的差异,为白内障手术规划和屈光研究提供参考(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定眼部生物测量参数的分布及相互关系,并评估波斯尼亚和黑塞哥维那接受白内障手术患者的性别和年龄相关差异。材料与方法:这是一项回顾性横断面研究,纳入2017年1月至2021年12月期间在一家三级护理诊所连续接受白内障手术的患者。所有生物测量均使用光学生物测量仪OA-2000(Tomey,Nagoya,Japan)进行。结果:该研究评估了1278例连续白内障患者的1278只眼。所有纳入患者的平均年龄为69.4 ± 9.98岁(范围40–96)。共有672只眼(52.58%)来自女性。平均眼轴长度(AL)、前房深度(ACD)、晶状体厚度(LT)和平均角膜曲率分别为23.46±1.18mm、3.17±0.40mm、4.54±0.48mm、43.42±1.55D。角膜散光
【主题与分类】
主题标签:Cataract surgery、Biometry、Bosnia and Herzegovina、astigmatism。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.sbcc2fr7r
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 301.3 KB。
数据说明
目的:确定波斯尼亚和黑塞哥维那接受白内障手术患者眼部生物测量参数的分布及相互关系,并评估其性别和年龄相关差异。材料与方法:这是一项回顾性横断面研究,纳入2017年1月至2021年12月期间在一家三级诊疗中心连续接受白内障手术的患者。所有生物测量均使用光学生物测量仪OA-2000(Tomey,日本名古屋)完成。结果:本研究评估了1278例连续白内障患者的1278只眼。所有纳入患者的平均年龄为69.4 ± 9.98岁(范围40–96岁)。共有672只眼(52.58%)来自女性。平均眼轴长度(AL)、前房深度(ACD)、晶状体厚度(LT)和平均角膜曲率分别为23.46±1.18mm、3.17±0.40mm、4.54±0.48mm、43.42±1.55D。角膜散光≥1D、>2D和>3D的患者分别占33.4%、7.8%和2.5%。研究发现,女性眼轴更短(p<0.0001)、前房更浅(p<0.0001)、角膜更陡(p<0.0001)。
在两种性别中,随着患者年龄增加,AL、ACD和顺规散光均呈下降趋势(p=0.0001),而角膜曲率、平均柱镜度和逆规散光则呈上升趋势(p=0.0001)。此外,在两种性别中,随着AL增加,ACD呈上升趋势(p=0.0001),角膜曲率(p=0.0001)和LT(p=0.0001)呈下降趋势。结论:本研究为波斯尼亚和黑塞哥维那的白内障外科医生提供了有用的眼生物测量参考数据。女性患者往往角膜更陡峭、AL更短、AC更浅,且这些差异与年龄或AL无关。
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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