角膜移植与白内障术后Toric AddOn人工晶状体结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦角膜移植联合白内障术后患者植入 toric add-on 人工晶状体(IOL)的术后结局

Medical University of ViennaMedical University of Vienna
clinicaltrials
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表格预测Cataract and IOL SurgeryKeratoplastyToric Intraocular Lens Stability
Postoperative Outcomes of a Toric AddOn Intraocular Lens After Keratoplasty and Cataract Surgery

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

角膜移植与白内障术后Toric AddOn人工晶状体结局

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦角膜移植联合白内障术后患者植入 toric add-on 人工晶状体(IOL)的术后结局。研究针对术后残留高度散光这一临床需求,评估在睫状沟植入 toric add-on IOL 以显著降低术后散光、改善视觉康复的安全性与有效性。研究设计为前瞻性、单中心临床试验,病例数有限,原因是该病症罕见、合适患者可及性有限。研究依据奥地利医疗器械法(MPG 2021)第 3 条开展(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白内障与 IOL 手术、角膜移植、Toric 人工晶状体稳定性。本临床研究旨在评估一种 toric add-on 人工晶状体(IOL),用于矫正已接受角膜移植和白内障手术患者的高度散光。由于该患者群体常存在显著的术前残留散光,因此对有效且安全的屈光治疗方案存在相关临床需求。在睫状沟植入 toric add-on IOL 旨在显著减少术后散光并改善视觉康复。该研究设计为前瞻性、单中心临床试验,病例数有限,因为这是一种罕见病症且合适患者可及性有限。研究依据奥地利医疗器械法(MPG 2021)第 3 条开展,并正在调查

【主题与分类】

主题标签:Cataract and IOL Surgery、Keratoplasty、Toric Intraocular Lens Stability。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07452042

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    • 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:白内障与人工晶状体手术、角膜移植术、散光矫正型人工晶状体稳定性。本临床研究旨在评估一种散光矫正型附加人工晶状体(IOL),用于矫正接受过角膜移植术和白内障手术患者的高度散光。由于该患者群体常伴有显著的术前残余散光,因此对有效且安全的屈光治疗方案存在明确的临床需求。将散光矫正型附加IOL植入睫状沟,旨在显著减少术后散光并改善视觉康复。本研究设计为前瞻性、单中心临床试验,病例数量有限,因为该疾病较为罕见,合适患者可及性有限。研究依据奥地利医疗器械法(MPG 2021)第3节开展,所研究的是一种在其预期用途范围内使用的CE认证附加人工晶状体植入物。术后屈光柱镜作为主要终点,因为它反映了散光矫正的实际有效性。

附加型人工晶状体的旋转稳定性作为次要终点被记录,其对屈光精确度有显著影响。所有研究参与者将按照适用的医疗标准在术前和术后接受检查。研究结果应有助于优化角膜移植术后的屈光护理,并评估环曲面附加型人工晶状体在这一特定适应症中的临床适用性。

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

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