SGLT2 抑制剂治疗地图样萎缩研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于口服 dapagliflozin 治疗继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)的 II 期前瞻性、单中心、随机、双盲、安慰剂对照研究

Washington University School of MedicineWashington University School of Medicine
clinicaltrials
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图像预测Retinal DegenerationRetinal DiseasesEye DiseasesGeographic AtrophyPathological Conditions, Anatomical
SGLT2 Inhibitors in Geographic Atrophy

基本信息

模态
图像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

SGLT2 抑制剂治疗地图样萎缩研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项关于口服 dapagliflozin 治疗继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)的 II 期前瞻性、单中心、随机、双盲、安慰剂对照研究。计划随机约 70 名受试者,以在单中心获得至少 60 名可评估受试者,按 1:1 随机接受 dapagliflozin 10 mg 每日一次口服或匹配安慰剂。主要结局为 1 年内通过眼底自发荧光(FAF)测量的 GA 病灶面积进展,次要结局包括视功能的结构与功能测试,如玻璃膜疣体积变化。可用于评估该药物对 GA 进展的安全性与疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:视网膜变性、视网膜疾病、眼部疾病、地图样萎缩、解剖病理状态。这是一项 II 期、前瞻性、单中心、随机、双盲、安慰剂对照研究,旨在评估口服 dapagliflozin 在继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)受试者中的安全性、耐受性和疗效。该研究将随机分配约 70 名受试者,以在单中心获得至少 60 名可评估受试者。受试者将按 1:1 的方式随机接受:1. Dapagliflozin 10 mg(口服)每日一次 2. 匹配安慰剂(口服)每日一次。主要关注结局将是 1 年期间通过眼底自发荧光(FAF)测量的 GA 病灶面积进展,次要结局包括视功能的结构和功能测试,如测量的玻璃膜疣体积变化

【主题与分类】

主题标签:Retinal Degeneration、Retinal Diseases、Eye Diseases、Geographic Atrophy、Pathological Conditions, Anatomical。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07174687

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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

疾病:视网膜变性、视网膜疾病、眼部疾病、地图样萎缩、病理性状况、解剖学。这是一项II期、前瞻性、单中心、随机、双盲、安慰剂对照研究,旨在评估口服达格列净在继发于年龄相关性黄斑变性(AMD)的地图样萎缩(GA)受试者中的安全性、耐受性和疗效。该研究将在单中心随机分配约70名受试者,以获得至少60名可评估受试者。受试者将按1:1的比例随机接受:1. 达格列净10 mg(口服),每日一次;2. 匹配安慰剂(口服),每日一次。主要关注结局为通过眼底自发荧光(FAF)测量的1年期间GA病灶面积的进展,次要结局包括视觉功能的结构和功能测试,如通过OCT测量的玻璃膜疣体积变化、暗适应和低亮度BCVA,以确定达格列净对干性AMD进展的影响。所有受试者将在第12个月返回进行最终随访访视,标志着研究结束。

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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