玻璃体切除术后屈光变化数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦玻璃体切除术后屈光变化,覆盖视网膜脱离、屈光不正、玻璃体出血与视网膜前膜等眼及附器疾病

Bursa Retina Eye HospitalBursa Retina Eye Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测Retinal DetachmentRefractive ErrorsVitreous HemorrhageEpiretinal Membrane
Refractive Changes Following Vitrectomy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

玻璃体切除术后屈光变化数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦玻璃体切除术后屈光变化,覆盖视网膜脱离、屈光不正、玻璃体出血与视网膜前膜等眼及附器疾病。源站描述显示,研究为回顾性比较性病例系列,纳入接受 PPV 的假晶状体眼患者,分为接受 PPV 联合 12% C3F8 气体填充的假晶状体眼 RRD 组与未行填充的 ERM 或 VH 组,数据采集于 2015 年 2 月至 2019 年 3 月。可用于术后屈光变化相关分析与比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:视网膜脱离、屈光不正、玻璃体出血、视网膜前膜。本研究经独立伦理审查委员会审查,符合生物医学研究中保护人类受试者的原则和适用指南。这是一项回顾性、比较性病例系列,纳入接受 PPV 的假晶状体眼患者。第 1 组由接受 PPV 和 12% 全氟丙烷(C3F8)气体填充的假晶状体眼 RRD 患者组成,而第 2 组由 2015 年 2 月至 2019 年 3 月在 Bursa Retina Eye Hospital 接受 PPV 且未行任何填充的 ERM 或 VH 患者组成。所有参与者均获得知情同意。该研究符合赫尔辛基宣言的伦理标准。患者资格:接受超声乳化白内障手术且术中无并发症的患者,以及

【主题与分类】

主题标签:Retinal Detachment、Refractive Errors、Vitreous Hemorrhage、Epiretinal Membrane。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04712786

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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:视网膜脱离、屈光不正、玻璃体出血、视网膜前膜。本研究经独立伦理审查委员会审查,符合生物医学研究中保护人类受试者的原则和适用指南。这是一项回顾性、比较性病例系列研究,纳入接受PPV的人工晶状体眼患者。第1组由因人工晶状体眼RRD接受PPV及12%全氟丙烷(C3F8)气体填充的患者组成,而第2组由2015年2月至2019年3月期间在Bursa Retina Eye Hospital因ERM或VH接受PPV且未行任何填充的患者组成。所有参与者均获得知情同意。该研究符合《赫尔辛基宣言》的伦理标准。患者入选标准:纳入接受无并发症的白内障超声乳化手术及囊袋内IOL植入、随后因囊膜混浊接受钕:钇铝石榴石(Nd:YAG)激光治疗的患者。术前屈光数据获取于Nd:YAG激光治疗后及玻璃体切除手术前六个月。

术后屈光数据于玻璃体切除术后12个月获取。术前球面屈光误差>±6 D或柱面屈光误差>±3 D的眼被排除。此外,患有角膜疾病的眼也被排除。眼部参数所有患者均在术前和术后第12个月接受了完整的眼科检查,包括最佳矫正视力(BCVA,采用logMAR量表)、裂隙灯检查、眼内压(IOP)评估、眼底检查以及自动角膜曲率验光仪检查(自动角膜曲率验光仪KR-8800,Topcon公司,日本东京)。诱导散光值通过矢量分析计算。手术过程所有手术均由同一位外科医生(S.Y.)完成。采用球后阻滞麻醉(2 ml 2%盐酸利多卡因与2 ml 0.5%盐酸布比卡因的混合液)。使用玻璃体切除系统DORC(Du

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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