使用非对称Toric人工晶状体改善不规则角膜患者视觉质量

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不规则角膜患者在接受白内障及人工晶状体(IOL)手术时的视觉质量改善问题

Johannes Kepler University of LinzJohannes Kepler University of Linz
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其他回归Irregular AstigmatismAstigmatismCataract and IOL Surgery
Improving Visual Quality in Patients With Irregular Corneas Using Asymmetrical Toric Intraocular Lenses

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

使用非对称Toric人工晶状体改善不规则角膜患者视觉质量

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦不规则角膜患者在接受白内障及人工晶状体(IOL)手术时的视觉质量改善问题。此类患者因角膜曲率和角膜断层测量变异性大,IOL计算困难,现有治疗选择有限,包括非Toric IOL联合术后硬性接触镜,或使用常规Toric IOL减少总散光。常规Toric IOL仅对散光模式稳定、轴位清晰的部分病例有效,显著不规则和高阶像差会降低可预测性、公式准确性及屈光结果。数据集可用于研究减少总散光(包括不规则散光)的可靠方法(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:不规则散光、散光、白内障和IOL手术。不规则角膜患者的白内障手术面临独特挑战,主要由于角膜曲率和角膜断层测量值的高度变异性,这使准确的人工晶状体(IOL)计算变得复杂。在这些患者中,目前的治疗选择仅限于非Toric IOL联合术后硬性接触镜,或在白内障手术中使用常规Toric IOL以减少总散光。虽然常规Toric IOL在散光模式稳定且轴位清晰的选定病例中可能有益,但其有效性在很大程度上受到限制,因为显著的不规则性和高阶像差会降低可预测性、公式准确性和屈光结果。因此,开发一种可靠的方法来减少总散光——包括不规

【主题与分类】

主题标签:Irregular Astigmatism、Astigmatism、Cataract and IOL Surgery。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07294716

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    • 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。

数据说明

条件:不规则散光、散光、白内障及人工晶状体(IOL)手术。不规则角膜患者行白内障手术面临独特挑战,主要由于角膜曲率测量和角膜地形图测量值的高度变异性,这使得准确计算人工晶状体(IOL)度数变得复杂。对于这些患者,目前的治疗选择仅限于术后使用非散光矫正型IOL联合硬性接触镜,或在白内障手术中采用传统散光矫正型IOL以减少总散光。虽然传统散光矫正型IOL在散光模式稳定且轴向明确的特定病例中可能有益,但其有效性在很大程度上受到限制,因为显著的不规则性和高阶像差会降低可预测性、公式准确性及屈光结果。因此,开发一种可靠的方法来减少总散光——包括不规则成分——将代表一项重大进展,有望改善视功能和患者生活质量。

本探索性研究旨在评估定制复曲面人工晶状体(AMILens Individual,AMIPLANT GmbH,德国)在减少具有显著不规则散光成分患者的总角膜散光方面的有效性。这些晶状体设计用于矫正高达第6阶Zernike系数的角膜像差,从而将矫正范围扩展到传统复曲面人工晶状体能力之外。据我们所知,尚无临床研究探讨过这一新方法。

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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