缝合线眼睑弹簧用于面神经麻痹患者眼睑闭合
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦面神经麻痹、角膜暴露与麻痹性兔眼患者的眼睑闭合问题。其目的是开发并测试一种塑料眼睑弹簧,帮助无法闭眼的面神经麻痹患者保护角膜

基本信息
资源简介
缝合线眼睑弹簧用于面神经麻痹患者眼睑闭合
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦面神经麻痹、角膜暴露与麻痹性兔眼患者的眼睑闭合问题。其目的是开发并测试一种塑料眼睑弹簧,帮助无法闭眼的面神经麻痹患者保护角膜。假设认为,聚丙烯单丝缝合线(Prolene)经 Health Canada 批准并常用于眼睑区域手术,将其盘绕成环可产生弹性弹簧效应,若将 Prolene 环圈缝合至睑板及眶隔下方、眶上缘下,应有助于保持眼睑闭合,同时仍允许提上睑肌和 Müller 肌开睑。现有麻痹性兔眼疗法如睑缘缝合术会缩小周边视野并影响美观,因此需要改进(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:面神经麻痹、角膜暴露、麻痹性兔眼。目的:研发并测试一种塑料眼睑弹簧,以帮助无法闭眼(麻痹性兔眼)的面神经麻痹患者并保护其角膜。假设:聚丙烯单丝缝线(Prolene)已获加拿大卫生部批准,并常用于外科手术,包括眼睑区域的手术。当聚丙烯缝线盘绕成环时,具有弹性弹簧作用,可协助眼睑闭合。如果将聚丙烯环圈缝合至睑板以及眶隔下方、眶上缘下缘处,应有助于保持眼睑闭合,同时仍允许提上睑肌和Müller肌开放眼睑。依据:目前帮助麻痹性兔眼患者的方法需要改进。睑缘缝合术会减少周边视野并对美观产生不良影响。金 weights 是静态的,需要用力眨眼和重力才能起作用。当患者仰卧时,金 weights 可能无帮助。金属丝眼睑弹簧需要缝合或固定至外侧眶骨,并进行广泛解剖。细牙科钢丝常会穿出皮肤。与上述方法相比,塑料缝线眼睑弹簧将置于眼睑中央,解剖范围比牙科钢丝弹簧少,解剖范围与金 weights 大致相同。由于塑料具有固有弹性,无论患者直立还是仰卧,都能提供动态眼睑闭合。目标与方法:1. 力测定 闭合眼睑所需的力通过 F=m*g 估算,其中 m 在 1.2 至 1.4 克范围内,g 为 9.81 m/s^2。研究者将测量对聚丙烯缝线施加 10 mm 压缩时的动态力。10 mm 是正常垂直睑裂高度(边缘反射距离 1 与边缘反射距离 2)之和。将在机械工程实验室测试规格从 5-0 到 2 的聚丙烯缝线环。由于人在清醒时每分钟可能眨眼 12 次,重复应变测试将
【主题与分类】
主题标签:Facial Nerve Palsy、Corneal Exposure、Paralytic Lagophthalmos。本站分类:眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06895902
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:面神经麻痹、角膜暴露、麻痹性兔眼。目的:开发并测试一种塑料眼睑弹簧,以帮助无法闭眼(麻痹性兔眼)的面神经麻痹患者并保护其角膜。假设:聚丙烯单丝缝线(Prolene)已获加拿大卫生部批准,常用于外科手术,包括眼睑区域的手术。当聚丙烯缝线盘绕成环时,具有弹性弹簧作用,可协助眼睑闭合。如果将聚丙烯环圈缝合至睑板以及眶隔下方、眶上缘下缘处,应有助于保持眼睑闭合,同时仍允许提上睑肌和Müller肌打开眼睑。依据:目前帮助麻痹性兔眼患者的方法需要改进。睑缘缝合术会减少周边视野并对美观产生不良影响。金片是静态的,需要用力眨眼和重力才能发挥作用。患者仰卧时金片可能无效。金属丝眼睑弹簧需要缝合或固定于眶外侧骨并需广泛解剖。细牙科钢丝常穿出皮肤。
与上述方法相比,塑料缝线睑板弹簧将被置于中央睑板中,所需剥离范围比牙科钢丝弹簧小,与金重物所需的剥离范围大致相同。由于塑料具有固有弹性,无论患者处于直立位还是仰卧位,它都能提供动态的眼睑闭合。
目的与方法:
- 力的测定
闭合眼睑所需的力通过F=m*g估算,其中m的范围为1.2至1.4克,g为9.81 m/s²。研究者将测量对prolene缝线施加10毫米压缩时的动态力。10毫米是正常垂直睑裂高度(边缘反射距离1与边缘反射距离2之和)。将在机械工程实验室中测试从5-0到2号规格的prolene缝线环。由于人在清醒状态下每分钟可能眨眼12次,因此将进行重复应变测试,
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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