非渗出性年龄相关性黄斑变性
疾病:非渗出性年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是发达国家最常见的视力丧失原因,通常以“干性”和“湿性”两种形式讨论

基本信息
资源简介
非渗出性年龄相关性黄斑变性
数据集围绕“非渗出性年龄相关性黄斑变性”这一疾病主题进行组织,归属于眼及附器疾病下的其他类别,其来源为clinicaltrials.gov。该数据集以年龄相关性黄斑变性(AMD)为背景,AMD是发达国家最常见的视力丧失原因,通常以“干性”和“湿性”两种形式讨论。非渗出性年龄相关性黄斑变性对应其中的“干性”形式,而“湿性”形式是AMD更晚期的阶段。数据集的主题标签即为“Non-exudative Age-related Macular Degeneration”,整体上用于承载与该疾病相关的注册信息,便于围绕该主题进行检索与了解。
【数据集背景】
年龄相关性黄斑变性(AMD)是发达国家最常见的视力丧失原因,通常以“干性”和“湿性”两种形式讨论。“湿性”AMD是更晚期的疾病形式,在AMD导致的法定失明中占80%。治疗选择包括一类有前景的生物制剂,即抗血管内皮生长因子,以及光动力疗法和激光手术。这些疗法可以减缓进一步的视力丧失,但无法实现已丧失视力的恢复。“湿性”AMD总是先有“干性”形式。因此,可以合理预期,对“干性”形式的早期发现和治疗可能有助于减少视力丧失或向破坏性更强的“湿性”形式进展。不幸的是,症状仅在“干性”形式的晚期阶段才出现。非渗出性年龄相关性黄斑变性正是对应“干性”这一形式,本数据集即围绕该疾病主题构建。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Non-exudative Age-related Macular Degeneration”,其内容围绕非渗出性年龄相关性黄斑变性这一疾病主题展开。数据集所属分类为眼及附器疾病 / 其他。源站描述中涉及的条件为Non-exudative Age-related Macular Degeneration。除上述主题与条件信息外,源站未提供关于具体字段、变量、记录数量或数据结构的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集的来源站为clinicaltrials.gov。其主题标签为“Non-exudative Age-related Macular Degeneration”,对应条件为Non-exudative Age-related Macular Degeneration。除来源站与条件信息外,源站未提供关于采集方法、采集时间、更新频率或纳入排除标准的具体说明。
【适用场景】
该数据集围绕非渗出性年龄相关性黄斑变性这一疾病主题组织,可用于与该主题相关的信息检索与了解。鉴于年龄相关性黄斑变性是发达国家最常见的视力丧失原因,且“湿性”形式总是先有“干性”形式,对“干性”形式的早期发现和治疗被认为可能有助于减少视力丧失或向“湿性”形式进展,因此该数据集所对应的疾病主题具有明确的临床关注背景。除上述基于疾病背景的用途外,源站未提供关于具体适用场景的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01712841
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
疾病:非渗出性年龄相关性黄斑变性。年龄相关性黄斑变性(AMD)是发达国家中最常见的视力丧失原因,通常分为“干性”和“湿性”两种形式。湿性AMD是该疾病的更晚期形式,占AMD导致法定失明的80%。治疗选项包括一类有前景的生物制剂,称为抗血管内皮生长因子,以及光动力疗法和激光手术。这些疗法可以减缓进一步的视力丧失,但无法恢复已丧失的视力。湿性AMD总是由干性AMD发展而来。因此,可以合理预期,早期发现和治疗干性AMD可能有助于减少视力丧失或进展为更具破坏性的湿性形式。遗憾的是,症状仅在干性AMD的晚期阶段出现。当黄斑中的光敏感细胞在地图样萎缩过程中分解时,患者可能会注意到中心视力模糊。OCT是一种成像技术,能够实时对视网膜和脉络膜组织结构进行非接触式横截面成像。
它类似于超声B型成像,不同之处在于OCT测量的是反射光的强度而非声波。本研究旨在利用OCT技术,比较非渗出性年龄相关性黄斑变性(NEAMD)三个严重程度分组中视网膜解剖结构和血流的不同之处。
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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