两种折射型扩展景深人工晶状体的前瞻性随机平行组比较:强生Tecnis PureSee与1stQ Comfort Z-EDOF
源站描述指出,EDOF晶状体通过改变眼波前以延长焦深,扩大功能性视力范围,同时力求减少多焦点晶状体常见的光晕、眩光、星芒等光现象;不同EDOF平台光学策略不同,但前瞻性随机试验中EDOF设计之间的直接比较证据有限,多数研究将EDOF与单焦点或多焦点晶状体对比

基本信息
资源简介
两种折射型扩展景深人工晶状体的前瞻性随机平行组比较:强生Tecnis PureSee与1stQ Comfort Z-EDOF
本数据集来自clinicaltrials.gov,主题为白内障,收录一项前瞻性、随机、平行组试验,头对头比较两款纯屈光性EDOF人工晶状体:Johnson & Johnson Vision的Tecnis PureSee与1stQ Comfort Z-EDOF。源站描述指出,EDOF晶状体通过改变眼波前以延长焦深,扩大功能性视力范围,同时力求减少多焦点晶状体常见的光晕、眩光、星芒等光现象;不同EDOF平台光学策略不同,但前瞻性随机试验中EDOF设计之间的直接比较证据有限,多数研究将EDOF与单焦点或多焦点晶状体对比。该数据可用于白内障手术中EDOF晶状体选择的比较研究(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。背景与理由:扩展焦深(EDOF)人工晶状体(IOL)通过改变眼的波前以形成延长的焦深范围,从而将功能性视力范围扩展到传统单焦点IOL之外,同时力求限制常与多焦点IOL相关的光现象(光晕、眩光、星芒)。不同的EDOF平台采用根本不同的光学策略,但来自前瞻性随机试验的EDOF设计之间的直接比较证据有限;大多数已发表研究将EDOF IOL与单焦点或多焦点晶状体进行比较,而非与另一种EDOF设计比较。本试验对两种采用不同光学原理的纯屈光性EDOF平台进行头对头比较:Tecnis PureSee(Johnson & Johnson Vision),一种具有连续屈光力分布和负球差的屈光性EDOF设计
【主题与分类】
主题标签:Cataract。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07688681
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07688681
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:白内障。背景与原理:扩展景深(EDOF)人工晶状体(IOL)通过改变眼波前以形成延长的焦深范围,从而将功能性视力范围扩展至传统单焦点IOL之外,同时力求减少常与多焦点IOL相关的光现象(光晕、眩光、星芒)。不同的EDOF平台采用根本不同的光学策略,但来自前瞻性随机试验的EDOF设计之间的直接比较证据有限;大多数已发表的研究将EDOF IOL与单焦点或多焦点晶状体进行比较,而非与另一种EDOF设计进行比较。本试验对两种采用不同光学原理的纯折射型EDOF平台进行头对头比较:Tecnis PureSee(Johnson & Johnson Vision),一种具有连续屈光力分布和负球面像差的折射型EDOF设计;以及1stQ Comfort Z-EDOF(1stQ GmbH),一种具有改良球面像差分布的折射型非球面EDOF设计。
设计:这是一项单中心、前瞻性、随机、平行组比较研究,在奥地利维也纳Hietzing诊所眼科进行。接受双侧白内障手术的患者按1:1随机分配接受两种EDOF IOL平台之一,并双侧植入(双眼植入同一平台)。随机化采用置换区组,并按散光型与非散光型IOL变体分层;术前角膜散光大于0.75 D的患者接受所分配平台的散光型版本。目标屈光度为主导眼为正视,非主导眼约为-0.50 D。参与者和结局评估者在6个月主要终点评估完成前对晶状体分配设盲;手术医生无法设盲。该研究比较两种平台之间的单眼(眼水平)和双眼(患者水平)结局。主要终点是单眼矫正远
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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