富血小板纤维蛋白(PRF)膜在眼科疾病中的应用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为富血小板纤维蛋白(PRF)膜在眼科疾病中的应用,涉及翼状胬肉、黄斑裂孔、角膜溃疡及需行小梁切除术的青光眼患者

Lei DuLei Du
clinicaltrials
浏览 10
蛋白质分类Platelet-rich FibrinMacular HolesPterygiumGlaucoma
Platelet-rich Fibrin(PRF) Membrane in Ophthalmic Diseases

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

富血小板纤维蛋白(PRF)膜在眼科疾病中的应用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为富血小板纤维蛋白(PRF)膜在眼科疾病中的应用,涉及翼状胬肉、黄斑裂孔、角膜溃疡及需行小梁切除术的青光眼患者。参与者随机分为PRF组与常规手术组,分别在术前及术后1周、1个月、3个月、6个月、12个月接受全面眼科检查,结局指标随疾病不同而变化,如翼状胬肉观察植片溶解与并发症,黄斑裂孔监测裂孔闭合与视力恢复。可用于眼科手术疗效与并发症的对比研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:富血小板纤维蛋白、黄斑裂孔、翼状胬肉、青光眼。选择就诊于武汉大学人民医院的翼状胬肉、黄斑裂孔、角膜溃疡及需行小梁切除术的青光眼患者参与本研究。参与者被随机分为实验组(PRF组)和对照组(常规组)。PRF组接受PRF膜治疗,而常规组接受常规手术治疗。手术前后,参与者在1周、1个月、3个月、6个月和12个月时接受全面的眼科检查。结局指标受到监测,并可能因疾病不同而变化。翼状胬肉参与者接受植片溶解和并发症检查。黄斑裂孔参与者接受裂孔闭合、视力恢复监测,

【主题与分类】

主题标签:Platelet-rich Fibrin、Macular Holes、Pterygium、Glaucoma。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/NCT06200727

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06200727

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:富血小板纤维蛋白、黄斑裂孔、翼状胬肉、青光眼。选取就诊于武汉大学人民医院的翼状胬肉、黄斑裂孔、角膜溃疡及需行小梁切除术的青光眼患者参与本研究。参与者被随机分为实验组(PRF组)和对照组(常规组)。PRF组接受PRF膜治疗,而常规组接受常规手术治疗。手术前后,参与者在1周、1个月、3个月、6个月和12个月时接受全面的眼科检查。根据疾病的不同,对结局指标进行监测。翼状胬肉患者检查移植片溶解和并发症。黄斑裂孔患者监测裂孔闭合、视力恢复和视网膜血流恢复情况。角膜溃疡患者监测病变愈合及并发症,如角膜血管化和混浊程度。

青光眼参与者的术后眼压(IOP)、滤过区结膜渗漏程度以及滤过区瘢痕形成程度均受到监测。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案