透明质酸凝胶治疗下睑退缩数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为透明质酸凝胶(HAG)用于下睑退缩的研究,涉及睑外翻等眼及附器疾病

基本信息
资源简介
透明质酸凝胶治疗下睑退缩数据集
Hyaluronic Acid Gels for Lower Lid Retraction 是一个来源于 clinicaltrials.gov 的数据集,主题聚焦于透明质酸凝胶(HAG)在下睑退缩中的应用研究。下睑退缩是眼面部整形外科中较为棘手的临床问题,可由既往手术、放射治疗、瘢痕性疾病引起,也可能为特发性;无论病因如何,其外观问题会给患者带来困扰,并可能对角膜造成损害。该数据集围绕这一主题组织,涉及睑外翻等眼及附器疾病,在本站归入“眼及附器疾病 / 其他”分类,主题标签为 Ectropion。整体而言,该数据集为关注眼睑退缩非手术治疗及透明质酸凝胶眶周应用的研究者与临床人员提供了一个以临床试验注册信息为核心的数据资源。
【数据集背景】
下睑退缩在眼面部整形外科中属于处理难度较高的问题。其成因多样,包括既往手术、放射治疗或瘢痕性疾病,也可能是特发性的。无论病因如何,患者对外观改变往往感到困扰,同时该状况还可能对角膜造成损害。睑退缩的确定性治疗为手术方式,且常涉及组织移植等复杂操作。透明质酸凝胶(HAG)已获 FDA 批准用于通过皮下注射治疗面部皱纹及增加容积,此类凝胶在美容领域用于填充容积缺损区域已获得广泛欢迎。在眶周区域的功能性应用也已有描述,包括填充无眼球眶的容积缺损、睑外翻以及兔眼等。此外,初步研究已发现 HAG 具有相关应用价值。该数据集即在这一临床与研究背景下产生。
【数据内容】
该数据集的主题为透明质酸凝胶用于下睑退缩的研究,主题标签为 Ectropion,涉及睑外翻等眼及附器疾病。数据集英文名称为 Hyaluronic Acid Gels for Lower Lid Retraction。关于数据集的具体记录条数、字段结构、变量类型、随访指标等详细内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中给出的研究条件为 Ectropion,并围绕睑退缩的病因、治疗方式以及透明质酸凝胶在面部及眶周的应用进行了背景说明。关于采集时间范围、采集方法、纳入排除标准的具体细节,源站未提供。
【适用场景】
基于其主题,该数据集适用于关注下睑退缩、睑外翻等眼及附器疾病的研究人员与临床人员,可用于了解透明质酸凝胶在眶周区域功能性应用(如填充无眼球眶容积缺损、睑外翻、兔眼等)相关研究的注册信息。关于具体的使用场景验证或推荐用途,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01838252
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
条件:睑外翻。眼睑退缩是眼面部整形外科中遇到的一个难题。它可能由既往手术、放疗或瘢痕性疾病引起,也可能是特发性的。无论病因如何,其外观问题令患者困扰,且可能对角膜造成损害。眼睑退缩的 definitive 治疗为手术,常涉及包括组织移植在内的复杂操作。透明质酸凝胶(HAG)已获 FDA 批准,可通过皮下注射及容积填充用于治疗面部皱纹。此类凝胶在美容领域用于填充容积缺损区域已广受欢迎。其在眶周区域的功能性应用亦有报道,包括填充无眼球的眶容积缺损、睑外翻及兔眼。此外,初步研究发现 HAG 在矫正上睑和下睑退缩方面均有效,效果良好。本研究的目的是从解剖学(眼睑位置)、定量(角膜干眼体征)和定性效果(症状严重程度)方面,明确 HAG 矫正下睑退缩的临床效用。
我们的假设是,HAG矫正下眼睑退缩将改善患者舒适度、干眼的临床体征及美学自我形象。
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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