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数据集
该数据集来自波斯尼亚和黑塞哥维那一家三级诊疗机构,收录2017年1月至2021年12月连续接受白内障手术患者的眼部生物测量数据,共1278只眼

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数据集
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诊疗机构,收录2017年1月至2021年12月连续接受白内障手术患者的眼部生物测量数据,共1278只眼。数据包含年龄、性别以及眼轴长度、前房深度、晶状体厚度、平均角膜曲率等参数,可用于分析眼部生物参数的分布与相互关系,并评估性别和年龄相关差异,为白内障手术相关研究提供参考(来源 DataONE)。
【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月在一家三级诊疗机构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名连续白内障患者的1278只眼。所有纳入患者的平均年龄为69.4 ± 9.98(范围40â96)。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
【主题与分类】
主题标签:Biometry、Cataract surgery、astigmatism、Bosnia and Herzegovina。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A7fa66b5e1063944e0217e1eeae3a2ad65adfff8a59bbc35ab6dc17a75e00c653
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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。
- OpenDataLab:
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)。其中女性患者672只眼(52.58%)。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%。
女性为…这是一项回顾性横断面研究,纳入了2017年1月1日至2021年12月31日期间在波斯尼亚和黑塞哥维那一傢俬人三级护理诊所接受白内障手术的1278例连续患者的眼部资料。所有纳入患者均为波斯尼亚和黑塞哥维那公民,属于不同族裔群体。然而,波斯尼亚和黑塞哥维那的三大主要族裔群体(波什尼亚克族、波斯尼亚塞尔维亚族和波斯尼亚克罗地亚族)之间没有重大遗传差异,表明他们具有相同的基因库。此外,波斯尼亚和黑塞哥维那的人群与巴尔干地区其他人群密切相关。对于双眼均接受手术的患者,我们仅使用右眼数据。本研究获得了该机构伦理委员会的批准(批准号:01-1-2022)。所有纳入研究的患者在白内障手术时均获得了知情同意,并且该研究是按照《宣言》进行的。
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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