视网膜前膜剥离术中抓取部位器械组织相互作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦视网膜前膜(Epiretinal Membrane)玻璃体切除联合膜剥离术中抓取部位的器械与组织相互作用

基本信息
资源简介
视网膜前膜剥离术中抓取部位器械组织相互作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦视网膜前膜(Epiretinal Membrane)玻璃体切除联合膜剥离术中抓取部位的器械与组织相互作用。源站描述指出视网膜前膜是视网膜表面疾病,可影响视力并引起视物变形,在60岁以上人群中约占20%;术中光学相干断层扫描(iOCT)可检测术中人为引起的视网膜组织改变并与术后变化相关联。数据可用于观察膜剥离过程中视网膜组织牵拉等术中改变,为相关手术研究提供参考(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视网膜前膜。视网膜前膜是视网膜表面的一种疾病,可能影响视力并引起视物变形,据Mitchell等人报告,在60岁以上人群中发生率约为20%。采用玻璃体切除联合膜剥离术,多数患者术后视力和视物变形可获得改善。该手术方法已使用一段时间,关于玻璃体切除联合膜剥离手术方法的首篇报告由Machemer发表,可追溯至1978年。自术中光学相干断层扫描(iOCT)引入以来,术中人为引起的视网膜组织改变可被检测,并与术后变化相关联。Leisser等人已能够使用该技术记录视网膜组织的“牵拉”,并且也已能够记录t
【主题与分类】
主题标签:Epiretinal Membrane。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06459284
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)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06459284
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:视网膜前膜。视网膜前膜是一种视网膜表面疾病,可能影响视力并引起视物变形,据Mitchell等人报告,在60岁以上人群中发病率约为20%。采用玻璃体切除术联合膜剥离术,多数患者术后视力和视物变形可获得改善。该手术方法已应用一段时间,Machemer首次报道玻璃体切除术联合膜剥离术式可追溯至1978年。自术中光学相干断层扫描(iOCT)引入以来,术中医源性引起的视网膜组织改变可被检测,并与术后改变相关联。Leisser等人利用该技术记录了视网膜组织的“牵拉”现象,并记录了膜剥离所致罕见的黄斑中心凹下及中心凹外椭圆体带抬高。据Leisser等人报告,这些改变未显著影响术后视力,但确实影响了术后微暗点的发生。
然而,iOCT有潜力记录器械与组织的相互作用,例如在膜剥离起始点使用镊子抓取ERM时镊子 dipping 进入视网膜组织的情况。Diaz等人已证实,ILM剥离术后“神经纤维层”存在术后改变,但该研究中并未使用iOCT记录器械/组织相互作用。本研究旨在利用iOCT检查在剥离起始点抓取视网膜前膜时镊子 dipping 进入视网膜组织的情况。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




