Hydrus Microstent联合iTrack Canaloplasty的三年结局
研究旨在了解将不同作用机制的微创青光眼手术（MIGS）联合应用能否提高疗效，核心问题是：使用iTrack导管进行黏弹剂扩张（viscodilation）联合Hydrus微支架，是否比单纯白内障手术能更好地降低眼内压
基本信息
资源简介
Hydrus Microstent联合iTrack Canaloplasty的三年结局
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦开角型青光眼患者接受Hydrus Microstent联合iTrack Canaloplasty的三年结局。研究旨在了解将不同作用机制的微创青光眼手术（MIGS）联合应用能否提高疗效，核心问题是：使用iTrack导管进行黏弹剂扩张（viscodilation）联合Hydrus微支架，是否比单纯白内障手术能更好地降低眼内压。数据通过回顾性查阅接受联合Hydrus植入的开角型青光眼患者病历获得，可用于评估联合手术对眼内压的长期影响（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：青光眼、开角型、MIGS、微创青光眼手术、Canaloplasty、眼内压（IOP）、白内障手术、手术技术、微创手术技术。本研究的目的是了解将不同作用机制的微创青光眼手术（MIGS）联合应用是否能提高MIGS的有效性。研究旨在回答的主要问题是：使用iTrack导管进行黏弹剂扩张（一种手术技术，常用于青光眼治疗，涉及使用高黏度弹性凝胶来扩张和打开Schlemm管，即眼内主要引流通道），联合Hydrus微支架，是否比单纯白内障手术能更好地降低眼内压？研究人员将回顾性查阅患有开角型青光眼并接受联合Hydrus植入的患者病历。
【主题与分类】
主题标签：Glaucoma, Open Angle、MIGS、Minimally Invasive Glaucoma Surgery、Canaloplasty、Intraocular Pressure (IOP)、Cataract Surgery、Surgical Technique、Minimally Invasive Surgical Technique、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/NCT07073937
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07073937
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：青光眼、开角型、MIGS、微创青光眼手术、房角成形术、眼内压（IOP）、白内障手术、手术技术、微创手术技术。本研究的目标是了解将具有不同作用机制的微创青光眼手术（MIGS）联合使用是否会提高MIGS的有效性。本研究旨在回答的主要问题是：将粘弹剂扩张术（一种常用于青光眼治疗的手术技术，通过使用高粘度弹性凝胶来扩张并打开施莱姆管——眼内主要引流通道）与iTrack导管联合使用，并配合Hydrus微支架，是否比单纯白内障手术能更好地降低眼内压？研究人员将回顾性审查开角型青光眼患者的病历，这些患者接受了Hydrus植入联合360度iTrack房角成形术并同期行白内障手术，且拥有至少36个月的临床随访数据。
将记录基线人口统计学信息和青光眼严重程度，以及从基线至三年间每年平均光学相干断层扫描（OCT）视网膜神经纤维层（RNFL）测量值和视野（VF）模式标准差的变化。安全结果和需要进行二次手术干预的眼睛百分比将在每年的时间点进行记录。
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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