干性年龄相关性黄斑变性视觉功能损害研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为干性年龄相关性黄斑变性(dry AMD)的视觉功能损害研究。研究为前瞻性、探索性设计,分为两个阶段:第一阶段为预试验,纳入最多40例受试者(30例干性AMD患者和10例年龄匹配的正常对照),评估视觉功能测试在该人群中的可行性及1至2个月的重测

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clinicaltrials
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图像分类Age Related Macular Degeneration
Study on Visual Function Impairments in Dry Age-related Macular Degeneration

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

干性年龄相关性黄斑变性视觉功能损害研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为干性年龄相关性黄斑变性(dry AMD)的视觉功能损害研究。研究为前瞻性、探索性设计,分为两个阶段:第一阶段为预试验,纳入最多40例受试者(30例干性AMD患者和10例年龄匹配的正常对照),评估视觉功能测试在该人群中的可行性及1至2个月的重测信度;若预试验显示测试可行且信度高,则开展第二阶段,纳入最多160例受试者(130例干性AMD患者和32例对照),比较干性AMD患者与年龄匹配对照者的视觉功能变化。数据可用于视觉功能评估、疾病进展分析及相关分类或预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:年龄相关性黄斑变性。这项前瞻性、探索性研究将在多个组别中进行:A. 第1组:一项最多40例患者(30例干性年龄相关性黄斑变性患者和10例年龄匹配的正常对照)的预试验,以测试1)在该人群中执行视觉功能测试的可行性,以及2)1至2个月内的重测信度。如果预试验显示所提出的视觉功能测试可行且具有高信度,则随后将进行更大规模的研究(第2阶段)。B. 第2组:一项最多160例患者(130例干性AMD患者和32例对照)的研究,目的是评估干性AMD与年龄匹配对照受试者相比的视觉功能变化。研究将包括经检查确定为干性AMD的患者以及无干性AMD的年龄匹配正常对照受试者。如果两只眼

【主题与分类】

主题标签:Age Related Macular Degeneration。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01822873

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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:年龄相关性黄斑变性。这项前瞻性、探索性研究将分为多个组别进行:A. 第一组:初步研究,最多纳入40名患者(30名干性年龄相关性黄斑变性患者和10名年龄匹配的正常对照组),旨在测试1)在该人群中进行视觉功能测试的可行性,以及2)1至2个月内的重测信度。若初步研究表明所提议的视觉功能测试可行且具有高信度,则将随后进行更大规模的研究(第二阶段)。B. 第二组:最多纳入160名患者(130名干性AMD患者和32名对照组)的研究,目的是评估干性AMD患者与年龄匹配对照组相比视觉功能的变化。研究将包括经检查确定为干性AMD的患者以及无干性AMD的年龄匹配正常对照组。若双眼均符合纳入标准,则双眼都将接受测试。

在充分解释研究内容并获得同意后,受试者将接受以下非侵入性视觉功能测试:带眼动追踪的暗适应微视野检查、专门色觉检查(视锥细胞特异性)、对比度测试和夜视测试。在标准视网膜检查期间,将使用蔡司相机拍摄彩色眼底照片。将使用海德堡Spectralis OCT设备拍摄中央视网膜的眼底自发荧光(FA)、基于蓝绿双波长FAF的黄斑色素光密度(MPOD)以及高分辨率谱域OCT(SDOCT)图像。所测试的视觉功能值将与SDOCT上的发现(干性AMD中存在的玻璃膜疣体积/数量)进行相关性分析。在一个测试日,首批患者将首先接受微视野检查,该检查整合了一个独立于微视野计运行的眼动追踪器,能够将结果与正常受试者参考数据库进行比较。使用线扫描激光检眼镜(SLO)捕获视网膜的共聚焦图像。使用

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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