飞秒激光辅助与微切口超声乳化白内障术后眼表及干眼研究数据集

本数据集来自一项前瞻性队列研究,纳入2022年5月至2023年3月老年性白内障患者144例(144眼),分为飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)组71例和微切口超声乳化白内障手术(MICS)组73例

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医学影像分类Clinical medicineFOS: Clinical medicineFLACSphacoemulsification cataract surgeryDry eyeOcular surfaceNIBUT
Ocular surface and dry eye following femtosecond laser-assisted vs. micro-incision phacoemulsification cataract surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24
版本
V1

资源简介

飞秒激光辅助与微切口超声乳化白内障术后眼表及干眼研究数据集

Ocular surface and dry eye following femtosecond laser-assisted vs. micro-incision phacoemulsification cataract surgery

本数据集来自一项前瞻性队列研究,纳入2022年5月至2023年3月老年性白内障患者144例(144眼),分为飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)组71例和微切口超声乳化白内障手术(MICS)组73例。数据覆盖术前及术后1周、1个月、3个月的不戴镜远视力、最佳矫正远视力、非侵入性泪膜破裂时间、角膜荧光素染色评分、SchirmerⅠ试验和眼表疾病指数问卷评分,可用于比较两种术式对眼表状态与干眼症状的影响(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:观察飞秒激光辅助与微切口超声乳化白内障手术对眼表状况及干眼症状的影响。方法:前瞻性队列研究。选取2022年5月至2023年3月本院老年性白内障患者144例(144眼),其中71例(71眼)选择飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)组,接受FLACS;73例(73眼)选择微切口超声乳化白内障手术(MICS)组,接受MICS。观察术前及术后1周、1个月、3个月的不戴镜远视力(UCDVA)、最佳矫正远视力(BCDVA)、非侵入性泪膜破裂时间(NIBUT)、角膜荧光素染色评分(CFS)、SchirmerⅠ试验(SⅠt)和眼表疾病指数(OSDI)问卷评分。

【主题与分类】

主题标签:Clinical medicine、FLACS、phacoemulsification cataract surgery、Dry eye、Ocular surface、NIBUT。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=9afc3295571c4ef89654d61db33f7f9a

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数据集获取

源站:https://doi.org/10.57760/sciencedb.31402

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

目的 观察飞秒激光辅助与微切口超声乳化白内障手术对眼表情况及干眼症状的影响。方法 前瞻性队列研究。选取2022年5月至2023年3月于我院就诊的老年性白内障患者144例(144眼),其中71例(71眼)选择飞秒激光辅助白内障手术(FLACS)组,行FLACS;73例(73眼)选择微切口超声乳化白内障手术(MICS)组,行MICS。观察术前及术后1周、1个月、3个月裸眼远视力(UCDVA)、最佳矫正远视力(BCDVA)、非侵入性泪膜破裂时间(NIBUT)、角膜荧光素染色评分(CFS)、SchirmerⅠ试验(SⅠt)及眼表疾病指数(OSDI)问卷评分。

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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