有晶状体眼人工晶状体患者内皮细胞丢失的分子背景:泪液与房水分析研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦有晶状体眼人工晶状体(pIOL)植入患者角膜内皮细胞加速丢失的分子机制

基本信息
资源简介
有晶状体眼人工晶状体患者内皮细胞丢失的分子背景:泪液与房水分析研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦有晶状体眼人工晶状体(pIOL)植入患者角膜内皮细胞加速丢失的分子机制。研究涉及白内障与 pIOL 取出术,针对高度近视人群日益增多的背景,采集泪液与房水样本进行分析。数据可用于探索 pIOL 植入后内皮细胞丢失的潜在机制、识别相关风险因素,并为高度近视长期治疗的安全性评估提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:白内障、有晶状体眼人工晶状体取出术。依据:高度近视患者数量正在增加。尤其是在东亚和东南亚,目前高达90%的青少年患有近视。高度近视的长期治疗可通过三种手术实现:激光屈光手术、有晶状体眼人工晶状体(pIOL)植入术和屈光性晶状体置换术。pIOL植入是高度近视患者的首选治疗,由于高度近视患者数量不断增加,植入患者数量也随之增加。长期结果显示,pIOL植入会引起角膜内皮细胞(EC)的加速减少。尽管已确定一些导致EC丢失增加的风险因素,但其潜在机制目前尚不清楚。据推测,眼前节(即前房)中的房水流动
【主题与分类】
主题标签:Cataract、Phakic Intraocular Lens Explantation。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04174924
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/NCT04174924
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:白内障、有晶状体眼人工晶状体取出术。依据:高度近视患者数量正在增加。尤其是在东亚和东南亚,目前高达90%的青少年患有近视。高度近视的长期治疗可通过三种手术实现:激光屈光手术、有晶状体眼人工晶状体(pIOL)植入术和屈光性晶状体置换术。对于高度近视患者,植入pIOL是首选治疗方法,随着高度近视患者数量的增加,接受植入的患者数量也在不断增加。长期结果显示,植入pIOL会导致角膜内皮细胞(EC)加速减少。尽管已确定了一些导致EC丢失增加的危险因素,但目前其潜在机制尚不清楚。据推测,眼前节(即前房)的房水流动受到干扰,导致前房内的营养流发生改变。另一种假说认为,pIOL引起前房内慢性亚临床炎症,从而导致EC丢失增加。目前尚无充分证据证实或否定这两种假说。
如果这些假设之一能够得到证实,可能会给临床实践带来重大改变。目的:本研究的主要目的是探讨前房炎症在植入虹膜固定型pIOLs患者内皮细胞丢失中的作用。次要目的是确定房水中的生物标志物与泪液中的生物标志物之间是否存在相关性,二者均与EC丢失加速进展相关。研究设计:本研究设计纳入两种策略。第一部分将回顾性评估虹膜固定型(IF)有晶状体眼人工晶状体(pIOLs)患者的EC丢失。第二部分为前瞻性研究,将比较计划行IF-pIOLs取出术患者的EC测量值、房水和泪液中的细胞因子,并将其与常规
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。




