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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

亮蓝G双染色用于黄斑手术的安全性与有效性

该数据集围绕黄斑裂孔与视网膜前膜患者接受黄斑手术时使用0.025%亮蓝G进行双染色的安全性与有效性评价展开，来源于clinicaltrials.gov注册的相关研究记录。数据集以黄斑裂孔和视网膜前膜为核心主题标签，属于眼及附器疾病分类下的其他类别。其内容聚焦于将0.025%亮蓝G作为黄斑手术辅助手段的双染色方案，关注手术过程中的安全性表现与疗效评价，并涉及通过光学相干断层扫描、图形翻转视网膜电图和多焦视网膜电图等手段开展安全性评估。该数据集可为眼科研究人员和临床医生了解该染色方案的研究设计思路与评估框架提供参考。

【数据集背景】

黄斑裂孔与视网膜前膜是影响黄斑区结构与视功能的眼底疾病，常需通过手术方式进行干预。在黄斑手术中，如何清晰辨识并处理相关组织，同时尽可能减少对眼内结构的损伤，是临床关注的问题。亮蓝G作为一种染色辅助剂，其在黄斑手术中的应用方式与浓度选择涉及安全性与有效性的权衡。该数据集所对应的研究即围绕0.025%亮蓝G双染色作为黄斑手术辅助手段展开，纳入拟接受黄斑裂孔或视网膜前膜手术的患者，旨在评价该染色方案的安全性与有效性。

【数据内容】

该数据集的主题标签为黄斑裂孔与视网膜前膜，研究条件涵盖这两种黄斑疾病。研究设计聚焦于评估0.025%亮蓝G双染色作为黄斑手术辅助手段的安全性与有效性。安全性评价涉及光学相干断层扫描、图形翻转视网膜电图和多焦视网膜电图等检查手段。关于数据集的具体样本量、变量字段、随访时间点、数据记录格式与文件组织方式，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于眼及附器疾病分类下的其他类别。其源站描述表明，研究纳入接受黄斑裂孔或视网膜前膜手术的患者，围绕0.025%亮蓝G双染色的安全性与有效性进行评价。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、采集流程与质量控制措施，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于眼科领域尤其是黄斑手术相关的研究与临床参考场景，可帮助了解以0.025%亮蓝G双染色作为黄斑手术辅助手段时，安全性与有效性评价所采用的研究框架与评估维度，包括光学相干断层扫描、图形翻转视网膜电图和多焦视网膜电图等安全性评价手段的组合方式。关于该数据集在具体分析任务中的适用性验证结果，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可用于围绕黄斑裂孔与视网膜前膜手术中染色辅助方案的研究设计参考，以及安全性评价指标体系的梳理。关于数据访问方式、数据下载格式、字段说明文档、使用许可条件与推荐分析流程，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来源于clinicaltrials.gov的研究记录，其内容以研究设计与评价框架描述为主。关于数据完整性、样本代表性、缺失值情况、偏倚控制与数据校验结果，源站未提供。使用时应结合源站记录核实研究状态与相关信息。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可协议与使用限制，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT01820520

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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/NCT01820520

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：黄斑裂孔、视网膜前膜。本研究旨在评估0.025%亮蓝G双重染色作为黄斑手术辅助手段的安全性和有效性。纳入因黄斑裂孔或视网膜前膜接受手术的患者。安全性将通过光学相干断层扫描、图形反转视网膜电图和多焦视网膜电图进行评估。

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