三焦点IOL、扩展视程IOL、低附加双焦点IOL与单焦点IOL植入后远中近视力及25%和10%照明下对比敏感度评估

该数据集源自clinicaltrials.gov的一项前瞻性随机干预临床研究,在克罗地亚萨格勒布Svjetlost大学眼科医院屈光外科完成

University Eye Hospital SvjetlostUniversity Eye Hospital Svjetlost
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其他回归CataractPresbyopia CorrectionVisual Acuity
The Purpose is to Evaluate Visual Acuity for Distance, Intermediate and Near and Additionally Contrast Sensitivity at 25% and 10% of Illumination After Implantation of Trifocal IOL, Extended Range of Vision IOL, Bifocal IOL With Low Addition and Monofocal IOL

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

三焦点IOL、扩展视程IOL、低附加双焦点IOL与单焦点IOL植入后远中近视力及25%和10%照明下对比敏感度评估

该数据集源自clinicaltrials.gov的一项前瞻性随机干预临床研究,在克罗地亚萨格勒布Svjetlost大学眼科医院屈光外科完成。研究纳入45岁及以上、远视+0.50 D至+5.00 D、散光不超过+1.00 D的受试者,分为4组,每组50人,随访12个月。数据覆盖白内障、老视矫正与视力评估,涉及三焦点IOL、扩展视程IOL、低附加双焦点IOL和单焦点IOL植入后远、中、近视力及25%和10%照明下的对比敏感度,可用于比较不同人工晶状体视觉功能与预测术后视力表现(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白内障、老视矫正、视力。一项前瞻性随机干预临床研究全部在克罗地亚萨格勒布Svjetlost大学眼科医院屈光外科进行。受试者入组时间为2018年1月1日至2020年10月31日。每位受试者前瞻性随访12个月。该研究设计纳入4组,每组50名受试者。符合条件的受试者为45岁及以上,且存在+0.50屈光度(D)至+5.00 D的远视,以及最高+1.00 D的散光。有屈光不正的受试者必须表现出≥0.05最小分辨角对数(LogMAR)的最佳矫正视力(BCVA)。对于白内障患者,根据白内障严重程度,纳入要求BCVA≥0.7 LogMAR。BCV

【主题与分类】

主题标签:Cataract、Presbyopia Correction、Visual Acuity。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07008768

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:白内障、老视矫正、视力。一项前瞻性随机干预性临床研究完全在克罗地亚萨格勒布大学眼科医院Svjetlost屈光手术部进行。参与者招募时间为2018年1月1日至2020年10月31日。每位参与者前瞻性随访12个月。该研究设计包括4组,每组50名参与者。符合条件的参与者为年龄45岁及以上,远视范围在+0.50屈光度(D)至+5.00 D之间,散光高达+1.00 D。有屈光不正的参与者必须表现出最佳矫正视力(BCVA)≥0.05最小分辨角对数(LogMAR)。对于白内障患者,根据白内障严重程度,纳入要求BCVA≥0.7 LogMAR。BCVA<0.05 LogMAR的参与者仅在排除低视力后入组,这由先前的眼科记录确认。所有患者均接受了全面的术前眼科评估。这包括前节裂隙灯生物显微镜检查和散瞳眼底检查。

记录未矫正视力(UCVA)、最佳矫正视力(BCVA)以及显性和睫状肌麻痹验光结果。进行角膜断层扫描以评估前后角膜表面的形态以及角膜厚度。使用波前像差仪(Luneau Visionix L80 Wave+,Visionix,Prunay-le-Gillon,法国)评估高阶像差。使用瞳孔计(Peramis,CSO,意大利)在明视、中视和暗视条件下测量瞳孔大小。采用镜面显微镜(Perseus镜面显微镜,CSO,Firenze,意大利)测定角膜内皮细胞密度。其他评估包括确定眼优势、评估眼动以及使用Schirmer试验和泪膜破裂时间(TBUT)试验评估泪膜稳定性。对比度s

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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