术中光学相干断层扫描(iOCT)应用效果研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦术中光学相干断层扫描(iOCT)在眼科显微手术中的应用效果评估。覆盖三种手术类型:DMEK角膜移植、抗青光眼手术(深层巩膜切除术联合脉络膜下植入物Esnoper Clip)以及玻璃体切除术联合视网膜前膜剥离

Somich, s.r.o.Somich, s.r.o.
clinicaltrials
浏览 8
医学影像Epiretinal MembraneGlaucomaCornea
Efficiency of Intraoperative Optical Coherence Tomography (iOCT)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

术中光学相干断层扫描(iOCT)应用效果研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦术中光学相干断层扫描(iOCT)在眼科显微手术中的应用效果评估。覆盖三种手术类型:DMEK角膜移植、抗青光眼手术(深层巩膜切除术联合脉络膜下植入物Esnoper Clip)以及玻璃体切除术联合视网膜前膜剥离。每种手术计划约50例,随机分为术中使用iOCT与不使用iOCT两组各25例,围手术期记录并发症数量、净手术时间及问卷印象,患者通过问卷评估疼痛、压力及主观手术时长等感受。可用于比较iOCT辅助手术的临床效果与患者体验(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:视网膜前膜、青光眼、角膜。方法:将在三种眼科显微手术中监测iOCT使用的有效性:1. 板层角膜移植类型DMEK 2. 抗青光眼手术——深层巩膜切除术联合脉络膜下植入物Esnoper Clip植入 3. 平坦部玻璃体切除术联合视网膜前膜剥离。对于每种手术类型,研究者预计实施约50例手术,个体操作将随机分为2个亚组,每组25例患者,分别在术中使用和不使用iOCT。围手术期,外科医生将记录并发症数量、净手术时间并通过问卷记录印象。患者将使用问卷评估对手术的主观感受(疼痛、压力、主观感知的手术时长)。研究者将评估

【主题与分类】

主题标签:Epiretinal Membrane、Glaucoma、Cornea。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05232539

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

条件:视网膜前膜、青光眼、角膜。方法:将在三种显微眼科手术中监测iOCT使用的有效性:1. 板层角膜移植术DMEK型 2. 抗青光眼手术——深层巩膜切除术联合脉络膜下植入物Esnoper Clip植入 3. 经平坦部玻璃体切除术联合视网膜前膜剥离。对于每种手术类型,研究者预计实施约50例手术,各手术将随机分为2个亚组,每组25例患者,分别为术中使用iOCT和不使用iOCT。围手术期,术者将通过问卷记录并发症数量、手术净时间及印象。患者将通过问卷评估对手术的主观感受(疼痛、压力、主观感知的手术时长)。研究者将在术后1周、1个月、3个月和6个月的时间间隔评估手术的临床结局——所有组的矫正和非矫正视力、眼内压、炎症反应(SUN——葡萄膜炎命名标准化)及可能的术后并发症。

在各组中,研究者还将专门评估该组计划手术目标的达成情况:1. 裂隙灯下薄片附着情况(分别为薄片消融面积百分比)、所需再次手术——再次气泡注入的次数,以及使用内皮显微镜测量的移植内皮密度;2. Esnoper Clip植入物的正确定位及其功能确认(植入物偏心程度以毫米计,功能以滤过进入巩膜下和脉络膜上腔的大小表示(使用固定式OCT),以及术后所需抗青光眼治疗量);3. 视网膜前膜残留的频率(使用固定式OCT);4. 对术中基于iOCT识别的组织进行组织学验证(在深部巩膜切除术和经平坦部玻璃体切除术患者中)。

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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