白内障合并特发性视网膜前膜术后一年良好视力恢复预后评分验证

本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕白内障合并特发性视网膜前膜联合手术展开,关注术后一年良好视力恢复的预后评分验证

Centre Hospitalier Universitaire DijonCentre Hospitalier Universitaire Dijon
clinicaltrials
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其他预测Surgery for Cataract
Validation of a Prognostic Score for Good Visual Recovery at One Year Following Combined Surgery for Cataract and Idiopathic Epiretinal Membrane

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

白内障合并特发性视网膜前膜术后一年良好视力恢复预后评分验证

本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕白内障合并特发性视网膜前膜联合手术展开,关注术后一年良好视力恢复的预后评分验证。源站描述指出,50 岁以上人群特发性视网膜前膜患病率约为 6% 至 19%,多数症状轻微,但可能引起视网膜改变和视力损害,明显降低生活质量。玻璃体视网膜手术可安全剥离视网膜前膜,多数患者可获得功能改善;由于患病率上升及玻璃体切除术后晶状体加速老化,白内障手术常与视网膜前膜剥除联合进行。基于 142 例患者的研究已识别临床与形态学预后因素并纳入评分,用于评估恢复机会(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:白内障手术、特发性视网膜前膜手术。50 岁以上人群中特发性视网膜前膜(ERM)的患病率估计为 6% 至 19%。尽管大多数病例症状很少,但它们可能引起下方视网膜的改变,并导致视力损害,很可能大幅降低患者的生活质量。得益于不断改善的玻璃体视网膜手术质量,剥离这些膜是一种常见且安全的手术,在大多数病例中可实现功能获益。鉴于相关人群患病率不断上升以及玻璃体切除术后晶状体加速老化,白内障手术常与视网膜前膜剥除联合进行。基于一项纳入 142 例患者的研究,已能够识别临床和形态学预后因素,并将其纳入评分以评估机会

【主题与分类】

主题标签:Surgery for Cataract。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03329976

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03329976

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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:白内障手术、特发性视网膜前膜手术。50岁以上人群中特发性视网膜前膜(ERM)的患病率估计为6%至19%。尽管多数病例症状轻微,但可能引起下方视网膜的改变,并导致视力损害,很可能大幅降低患者的生活质量。得益于不断改善的玻璃体视网膜手术质量,剥除这些膜是一种常见且安全的手术,在大多数病例中可实现功能改善。鉴于相关人群患病率不断增加以及玻璃体切除术后晶状体加速老化,白内障手术常与视网膜前膜剥除联合进行。基于一项纳入142名患者的研究,得以识别临床和形态学预后因素,并将其纳入一个评分系统,以评估手术后一年完全功能恢复的可能性。

患者年龄、症状持续时间、初始视力以及光学相干断层扫描(OCT)中光感受器外节与内节连接处的质量,均与视力结果显著相关。在一个新的前瞻性队列中使用该评分,将使研究者能够将其打造为一种可靠且易于使用的工具,服务于眼科外科医生及其患者,并为该疾病中早期手术的价值提供科学证实。这还将使研究者能够以经过验证且可重复的方式,确定视网膜前膜(ERM)手术适应症的阈值,而目前该适应症主要基于与视力相关的主观标准。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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