Vizio 临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦难治性青光眼这一不可逆性失明的主要病因。源站描述涉及 Ocumedex 正在测试的 Vizio Aqueous Microshunt(VAM)医疗器械,该器械旨在安全、稳定地将眼压降至约 12 mmHg 的阈值,以期在不使用补充药物的情况下阻止

OcumedexOcumedex
clinicaltrials
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其他Refractory Glaucoma
The Vizio Clinical Study

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Vizio 临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦难治性青光眼这一不可逆性失明的主要病因。源站描述涉及 Ocumedex 正在测试的 Vizio Aqueous Microshunt(VAM)医疗器械,该器械旨在安全、稳定地将眼压降至约 12 mmHg 的阈值,以期在不使用补充药物的情况下阻止视神经进一步损伤。数据集可用于了解难治性青光眼相关器械临床研究的背景信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):适应症:难治性青光眼。青光眼是全球不可逆性失明的主要原因,仍存在大量未满足的临床需求,尤其是对难治性青光眼的试验参与者而言。现有的房水引流装置可能降低眼压,但通常需要持续使用药物。Ocumedex 正在测试 Vizio Aqueous Microshunt(VAM),这是一种有前景的医疗器械,设计用于安全、稳定地将眼压降至某一阈值(约 12 mmHg),从而可能在不使用补充药物的情况下阻止视神经进一步损伤。Vizio Aqueous Microshunt 是由 MicroOptx, Inc. 最初开发的下一代器械。2023 年初,Innomedex, LLC 收购了 MicroOptx 的资产并成立了 Ocumedex Inc. 公司。Ocumedex 现基于 MicroOptx 在 ISO13485 规范下开展的产品开发,赞助 Vizio 临床研究。

【主题与分类】

主题标签:Refractory 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/NCT06591117

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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

适应症:难治性青光眼。青光眼是全球不可逆性失明的主要原因之一,在临床上仍存在大量未满足的需求,尤其是对于难治性青光眼的试验参与者而言。现有的房水引流装置可降低眼压,但通常需要持续使用药物。Ocumedex公司正在测试Vizio房水微分流器(VAM),这是一种前景广阔的医疗器械,旨在安全、稳定地将眼压降至某一阈值(约12 mmHg),从而可能在不使用辅助药物的情况下阻止视神经进一步受损。Vizio房水微分流器是由MicroOptx公司最初开发的下一代装置。2023年初,Innomedex有限责任公司收购了MicroOptx的资产,并成立了Ocumedex公司。Ocumedex目前正在赞助Vizio临床研究,该研究基于MicroOptx在符合ISO13485的质量体系下进行的产品开发工作,包括人体使用前所需的所有开发测试。MicroOptx开发了第一代装置,命名为Beacon房水微分流器。

Beacon器械已在美国、加拿大和德国完成早期临床试验,共有55名试验参与者接受了植入并进行了临床随访。该临床工作的结果明确证明了其有效性终点,即显著降低眼内压并减轻对药物的需求。Beacon器械的安全性终点显示不良事件发生率高于预期,因此启动了进一步的产品开发。不良事件发生率升高归因于第一代材料的愈合反应、植入技术以及试验参与者选择。基于这些信息,开发了下一代器械Vizio,采用了一种新的植入材料,该材料在GLP动物研究中已证明可显著改善愈合。此外,医生培训和监督指导已得到完善,以确保正确的器械植入,并完善了incl

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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