生理性白内障手术对患者舒适度及用药的影响
本数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦白内障与人工晶状体手术、白内障手术麻醉、手术体验及核性白内障。研究旨在探讨在低眼压设置下使用 Unity VCS/CS 与 Intelligent Fluidics，以及在高眼压设置下使用 Centurion 与 Active Sentry 对
基本信息
资源简介
生理性白内障手术对患者舒适度及用药的影响
本数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦白内障与人工晶状体手术、白内障手术麻醉、手术体验及核性白内障。研究旨在探讨在低眼压设置下使用 Unity VCS/CS 与 Intelligent Fluidics，以及在高眼压设置下使用 Centurion 与 Active Sentry 对患者和术者术中体验的影响。设计为前瞻性、单术者研究，将接受超声乳化术的眼随机分配至高眼压（65mmHg）或低眼压（25mmHg），对侧眼接受另一处理。假设为使用 Unity VCS/CS 与 Intelligent Fluidics 可显著减少不适/疼痛，表现为补救用药需求降低和 VAS 评分更低。可用于眼科手术舒适度与用药相关分析（来源。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：白内障与人工晶状体手术、白内障手术麻醉、白内障手术体验、核性白内障。目的/未满足的医疗需求：研究在低眼压设置下使用带有Intelligent Fluidics的Unity VCS/CS，以及在传统高眼压设置下使用带有Active Sentry的Centurion，对患者和术者术中体验的影响。关于在接近生理性眼压下进行超声乳化及其对患者不适/疼痛影响的研究有限，尤其是使用Unity VCS/CS系统。设计：前瞻性、单术者，接受超声乳化术的眼将被随机分配至高眼压（眼压65mmHg）或低眼压（眼压25mmHg），对侧眼将接受另一种处理。研究假设：在白内障手术中使用带有Intelligent Fluidics的Unity VCS/CS将显著减少不适/疼痛，评估依据为补救药物需求减少和VAS评分降低。
【主题与分类】
主题标签：Cataract and IOL Surgery、Cataract Surgery Anesthesia、Cataract Surgery Experience、Nuclear Cataract。本站分类：眼及附器疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07223866
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07223866
标准获取流程：
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：白内障与人工晶状体手术、白内障手术麻醉、白内障手术体验、核性白内障。目的/未满足的医疗需求：研究在低眼压设置下使用带有Intelligent Fluidics的Unity VCS/CS，以及在传统高眼压设置下使用带有Active Sentry的Centurion，对患者和术者术中体验的影响。关于在接近生理性眼压下进行超声乳化及其对患者不适/疼痛影响的研究有限，尤其是使用Unity VCS/CS系统。设计：前瞻性、单术者，接受超声乳化术的眼将被随机分配至高眼压（眼压65mmHg）或低眼压（眼压25mmHg），对侧眼将接受另一种处理。研究假设：在白内障手术中使用带有Intelligent Fluidics的Unity VCS/CS将显著减少不适/疼痛，评估依据为补救药物需求减少和VAS评分降低。
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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