坦索罗辛与西洛多辛治疗良性前列腺增生患者虹膜结构变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注良性前列腺增生患者使用坦索罗辛与西洛多辛后虹膜解剖结构的变化。研究纳入 50 岁及以上、确诊良性前列腺增生且既往未使用 α 受体阻滞剂的男性,分为坦索罗辛或西洛多辛两个治疗组,使用 MS-39 设备进行光学相干断层扫描成像

Mohsen PouraziziMohsen Pourazizi
clinicaltrials
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其他预测Benign Prostatic HyperplasiaTamsulosinSilodosinIntraoperative Floppy Iris SyndromeTomography, Optical CoherenceIris Diseases
Iris Structural Changes With Tamsulosin vs. Silodosin in Benign Prostatic Hyperplasia Patients

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

坦索罗辛与西洛多辛治疗良性前列腺增生患者虹膜结构变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注良性前列腺增生患者使用坦索罗辛与西洛多辛后虹膜解剖结构的变化。研究纳入 50 岁及以上、确诊良性前列腺增生且既往未使用 α 受体阻滞剂的男性,分为坦索罗辛或西洛多辛两个治疗组,使用 MS-39 设备进行光学相干断层扫描成像。数据可用于比较两种药物对虹膜结构的影响,并探讨其与术中虹膜松软综合征的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:良性前列腺增生、Tamsulosin、Silodosin、术中虹膜松软综合征、断层扫描、光学相干、虹膜疾病。坦索罗辛和西洛多辛等用于治疗良性前列腺增生的药物对 α-1 肾上腺素能受体的抑制,可在白内障手术中导致术中虹膜松软综合征(IFIS)。IFIS 是一种以瞳孔小、扩张不良为特征的现象,会造成手术困难。主要目的:确定并比较良性前列腺增生患者在坦索罗辛和西洛多辛治疗前后虹膜解剖结构的变化。50 岁及以上、确诊良性前列腺增生且既往无 α 受体阻滞剂使用史的男性将被纳入两个治疗组之一——坦索罗辛或西洛多辛。将使用 MS-39 设备(manufactu

【主题与分类】

主题标签:Benign Prostatic Hyperplasia、Tamsulosin、Silodosin、Intraoperative Floppy Iris Syndrome、Tomography, Optical Coherence、Iris Diseases。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07743034

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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:良性前列腺增生、坦索罗辛、西洛多辛、术中虹膜松软综合征、断层扫描、光学相干、虹膜疾病。坦索罗辛和西洛多辛等用于治疗良性前列腺增生的药物对α1肾上腺素能受体的抑制,可在白内障手术中导致术中虹膜松软综合征(IFIS)。IFIS是一种以瞳孔小、扩张不良为特征的现象,会造成手术困难。主要目的:确定并比较良性前列腺增生患者在坦索罗辛和西洛多辛治疗前后虹膜解剖结构的变化。年龄50岁及以上、确诊为良性前列腺增生且既往无α受体阻滞剂使用史的男性将被纳入坦索罗辛或西洛多辛两个治疗组之一。将使用MS-39设备(由意大利CSO公司制造)进行成像;评估将在两个时间点进行——治疗开始前和连续用药三个月后。在基线和治疗三个月后,使用AS-OCT测量DMR和SMR区域及其他眼角指数。

药物依从性将通过计数每位患者使用的胶囊来评估。具体目标:1. 确定坦索罗辛组和西洛多辛组在暗适应、中间视觉、明视觉及散瞳后条件下,扩张肌区域(DMR)从基线至第三个月的变化,并进行比较。2. 确定坦索罗辛组和西洛多辛组在暗适应、中间视觉、明视觉及散瞳后条件下,SMR从基线至第三个月的变化,并进行比较。

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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