基本信息

模态

其他

创建/更新时间

2026-10-11

资源简介

JASPER™ 机器人手术系统（原 ORYOM™ 机器人手术系统）在白内障手术中的应用

该数据集围绕 JASPER™ 机器人手术系统（原 ORYOM™ 机器人手术系统）在白内障手术中的应用展开，来源为 clinicaltrials.gov，属于眼及附器疾病 / 其他分类。源站描述显示，其研究条件为白内障，研究设计为前瞻性、开放标签临床研究，目的在于评估 JASPER™ 机器人手术系统在白内障手术过程中的性能与安全性。主题标签为 Cataract。整体来看，该数据集聚焦机器人辅助白内障手术这一特定方向，适合关注眼科手术设备、白内障治疗技术及临床研究信息的人群参考。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注白内障这一眼科疾病。白内障是常见的眼部疾病，通常与晶状体混浊相关，可能影响视力。源站描述指出，该研究旨在评估 JASPER™ 机器人手术系统在白内障手术中的表现和安全性。该系统此前被称为 ORYOM™ 机器人手术系统。数据集所属分类为眼及附器疾病 / 其他，主题标签为 Cataract。关于该研究的具体发起机构、研究地点、样本量、入组标准、排除标准、研究周期等信息，源站未提供。

【数据内容】

从源站描述来看，该数据集涉及一项前瞻性、开放标签临床研究。其核心内容包括对 JASPER™ 机器人手术系统在白内障手术中的性能与安全性进行评估。研究条件为白内障，主题标签为 Cataract。数据集名称中明确提及该系统原名 ORYOM™ 机器人手术系统。关于数据集中具体包含哪些字段、是否包含患者人口学信息、手术指标、不良事件记录、随访数据、统计结果或原始数据下载链接，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述说明这是一项前瞻性、开放标签临床研究，用于评估 JASPER™ 机器人手术系统在白内障手术中的性能与安全性。关于数据采集的具体时间范围、采集地点、研究者信息、注册编号、数据更新日期、数据共享方式等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注白内障手术技术、机器人手术系统以及眼科临床研究信息的场景。由于主题标签为 Cataract，且研究条件为白内障，相关领域的研究人员、临床医生、医疗器械评估人员或对眼科手术机器人感兴趣的用户，可能将其作为了解 JASPER™ 机器人手术系统临床研究概况的参考。关于该数据集是否可用于系统评价、荟萃分析、监管提交、产品对比或临床决策支持，源站未提供。

【使用方法】

该数据集来自 clinicaltrials.gov，通常可通过该来源站获取研究注册信息。关于具体访问路径、是否需要注册、是否支持筛选、下载或接口调用，源站未提供。若需使用该数据集中的信息，应以源站实际页面内容为准。关于数据格式、字段说明、配套文档或分析工具，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来源为 clinicaltrials.gov，源站描述表明其为前瞻性、开放标签临床研究。开放标签设计可能意味着研究参与者和研究者知晓治疗分配情况，但关于该研究的具体偏倚控制、盲法设置、样本量计算、统计分析方法、结果完整性及同行评议情况，源站未提供。此外，该数据集分类为眼及附器疾病 / 其他，主题标签为 Cataract，关于数据更新频率、版本管理、缺失值处理及外部验证情况，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可协议、使用条款、版权归属、数据共享限制或商业使用要求，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07468409

访问原始数据

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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/NCT07468409

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。

数据说明

条件：白内障。这是一项前瞻性、开放标签的临床研究，旨在评估JASPER™机器人手术系统在白内障手术中的性能和安全性。

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