玻璃体视网膜手术口服镇静研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦玻璃体视网膜手术的镇静方式比较,覆盖黄斑裂孔、人工晶状体混浊、玻璃体切除术、玻璃体积血、视网膜脱离、视网膜前膜、玻璃体脱离及人工晶状体脱位等眼及附器疾病

Rocky Vista University, LLCRocky Vista University, LLC
clinicaltrials
浏览 10
其他分类Macular HolesIntraocular Lens OpacificationVitrectomyVitreous HemorrhageRetinal DetachmentEpiretinal MembraneVitreous DetachmentIntraocular Lens Dislocation
Oral Sedation in Vitreoretinal Surgery

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

玻璃体视网膜手术口服镇静研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦玻璃体视网膜手术的镇静方式比较,覆盖黄斑裂孔、人工晶状体混浊、玻璃体切除术、玻璃体积血、视网膜脱离、视网膜前膜、玻璃体脱离及人工晶状体脱位等眼及附器疾病。研究纳入 40 例口服 Triazolam 与 40 例静脉镇静患者,采用前瞻性、横断面、1:1 随机、非盲设计。数据可用于比较两种镇静方案在玻璃体视网膜手术中的效果与安全性,支持围手术期麻醉管理相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:黄斑裂孔、人工晶状体混浊、玻璃体切除术、玻璃体积血、视网膜脱离、视网膜前膜、玻璃体脱离、人工晶状体脱位。在被告知研究及潜在风险并签署书面知情同意后,共 40 例患者将接受口服 Triazolam 的玻璃体视网膜手术,40 例患者将接受静脉镇静的玻璃体视网膜手术。静脉镇静药物将由麻醉科医师或认证注册护士麻醉师决定,但限于 midazolam、propofol 和 fentanyl。该研究将是一项前瞻性、横断面研究,采用 1:1 随机程序且非盲。

【主题与分类】

主题标签:Macular Holes、Intraocular Lens Opacification、Vitrectomy、Vitreous Hemorrhage、Retinal Detachment、Epiretinal Membrane、Vitreous Detachment、Intraocular Lens Dislocation。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04346095

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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/NCT04346095

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

适应症:黄斑裂孔、人工晶状体混浊、玻璃体切除术、玻璃体出血、视网膜脱离、视网膜前膜、玻璃体脱离、人工晶状体脱位。在了解研究内容及潜在风险并签署书面知情同意书后,共40例患者将在口服三唑仑下接受玻璃体视网膜手术,40例患者将在静脉镇静下接受玻璃体视网膜手术。静脉镇静药物将由麻醉科医师或认证注册麻醉护士决定,但限于咪达唑仑、丙泊酚和芬太尼。本研究为前瞻性、横断面研究,采用1:1随机化程序,非盲法设计。

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。

获取专属数据定制方案