基本信息

模态

其他

创建/更新时间

2026-10-11

资源简介

假晶状体眼老视矫正型IOL：OCT生物测量与金字塔像差测量

该数据集英文名为 Pseudophakic Eyes With Presbyopia-correcting IOLs: OCT Biometry and Pyramid Aberrometry，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Cataract，本站分类归入眼及附器疾病 / 其他。其内容聚焦白内障及假晶状体眼植入老视矫正型人工晶状体（IOL）后的眼科测量，涉及光学相干断层扫描（OCT）生物测量与金字塔像差测量等方向。数据集所对应的研究背景关注白内障手术从单纯治疗性操作向屈光性手术的转变，以及多种人工晶状体设计在矫正屈光不正和散光之外，对老视等视觉问题的补偿能力。整体而言，该数据集面向眼科手术、人工晶状体评估和眼前节定量成像等研究场景，具有明确的临床与生物测量研究指向。

【数据集背景】

该数据集来自 clinicaltrials.gov，所涉疾病条件为白内障（Cataract）。随着白内障手术技术的改进以及不同类型人工晶状体（IOLs）的引入，手术已从简单的治疗性操作转变为一种屈光性手术。目前可用的大量人工晶状体设计不再局限于矫正屈光不正和散光，还可以通过诱导多焦性或延长景深来补偿角膜球面和/或中度老视。与此同时，光学相干断层扫描（OCT）在眼科手术中的应用促进了眼前节的三维呈现，谱域 OCT（SD-OCT）和扫频源 OCT（SS OCT）等成像技术尤其适合对眼部尺寸进行定量表征。这为创建生物测量眼模型以及使用非旁轴区域的相关分析提供了可能。该数据集正是在这一背景下，围绕假晶状体眼植入老视矫正型人工晶状体后的 OCT 生物测量与金字塔像差测量展开。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Cataract，本站分类为眼及附器疾病 / 其他。其核心内容涉及假晶状体眼在老视矫正型人工晶状体植入后的眼科测量，包括 OCT 生物测量和金字塔像差测量。源站描述提到，OCT 技术可用于眼前节的三维呈现，SD-OCT 和 SS OCT 等成像方式适合定量表征眼部尺寸，并可用于创建生物测量眼模型以及使用非旁轴区域的相关方法。关于具体样本量、测量指标、变量字段、时间点、统计结果或数据表结构等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的条件为白内障，并说明了白内障手术、人工晶状体设计、OCT 成像技术以及眼前节三维呈现等背景。关于具体的采集机构、研究地点、招募人数、纳入排除标准、采集时间窗口、设备型号或操作流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与白内障、假晶状体眼、老视矫正型人工晶状体、OCT 生物测量以及金字塔像差测量相关的研究场景。其背景涉及屈光性白内障手术、人工晶状体对老视和角膜球面的补偿、眼前节三维成像、生物测量眼模型构建以及非旁轴区域分析等方向。关于该数据集是否适用于特定统计建模、算法训练、临床决策支持或器械评估等具体用途，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、文件格式、字段说明、预处理步骤、分析流程或配套代码等。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量与限制的具体说明，包括样本代表性、测量误差、缺失数据、偏倚控制、数据完整性或外部验证等信息。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07436247

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使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07436247

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。

数据说明

条件：白内障。白内障手术的改进及不同类型人工晶状体（IOLs）的引入，已将这一手术从简单的治疗性操作转变为屈光性手术。目前可用的众多IOL设计不仅限于矫正屈光不正和散光，还能通过诱导多焦点或扩展焦深来补偿角膜球面度和/或中度老花眼。光学相干断层扫描（OCT）的引入促进了眼外科中对眼前节的三维表示，而谱域OCT（SD-OCT）和扫频源OCT（SS OCT）等成像技术特别适合于眼尺寸的定量表征。这为创建生物测量眼模型及利用非旁轴区域表征眼光学提供了可能。同样，千禧年之交眼波前像差测量技术的引入，导致了临床光学成像质量评估及客观光学指标推导的范式转变。

此外，内眼像差可以通过直接从前节断层扫描中减去来量化。然而，高分辨率眼断层扫描与波前像差测量技术很少被全面结合。最近引入了一种金字塔波前传感器(PWS)Osiris-T(CSO，意大利)，它能够以显著更高的横向分辨率测量眼波前。此外，前节的断层扫描参数可以直接导入该设备，以检查IOL植入物的临床光学性能。这提供了将前节三维OCT生物测量与高分辨率波前像差测量相结合的能力。将纳入80名患者共160只眼。

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