五种增强景深IOL与一种单焦点IOL的头对头比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07051720

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数据说明

条件：白内障与人工晶状体手术、人工晶状体植入、老视矫正、扩展景深。研究依据与临床意义：白内障手术后对脱镜需求的日益增长，推动了超越传统单焦点设计的先进人工晶状体（IOL）技术的发展。这项前瞻性比较研究填补了一个关键空白，即理解当代扩展景深（EDOF）人工晶状体与高端单焦点晶状体在真实世界中的表现。中距离视力焦点：现代生活方式的需求提升了中距离视功能的重要性，尤其是60-80厘米的距离，这一范围涵盖了包括电脑工作、仪表盘查看、厨房操作和平板阅读在内的关键日常活动。传统单焦点人工晶状体本质上将功能性视力限制在单一焦距上，导致在中距离和近距离视觉任务中依赖眼镜。本研究专门评估不同光学方法如何解决这一中距离视力缺口。

EDOF技术原理：本研究探讨了五种不同的扩展景深光学策略：波前重塑技术（AcrySof IQ Vivity）、渐进屈光力分布（TECNIS Eyhance）、折射像差调控（LuxSmart）、连续过渡衍射光学（Rayner EMV）以及球面像差调制（Eycryl SERT）。每种策略代表了一种不同的方法，旨在创建延长的焦点而非离散焦点，理论上可提供增强的中程视力表现，同时最大限度减少与多焦点设计相关的视觉干扰。研究设计与方法 设计框架：本前瞻性、单中心、比较性临床试验采用患者偏好方法，而非传统随机化。该方法反映了真实世界的临床实践，即人工晶状体（IOL）的选择涉及外科医生与患者基于个体视觉需求、生活方式要求和风险承受能力的共同决策。患者偏好依据：T

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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