局部胰岛素治疗2期和3期神经营养性角膜病变的效用与结果
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性、观察性、单中心研究,聚焦局部胰岛素滴眼液在2期和3期神经营养性角膜病变中的效用与结果

基本信息
资源简介
局部胰岛素治疗2期和3期神经营养性角膜病变的效用与结果
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性、观察性、单中心研究,聚焦局部胰岛素滴眼液在2期和3期神经营养性角膜病变中的效用与结果。数据覆盖角膜溃疡、角膜穿孔、角膜上皮缺损、神经营养性角膜炎等病症,来源于2018年10月1日至2020年11月1日期间患者的医疗记录和眼前节照片。研究经伦理委员会批准并遵循赫尔辛基宣言,患者均签署知情同意。该数据可用于分析局部胰岛素超说明书用药的临床结局及相关角膜病变特征(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:角膜溃疡、角膜穿孔、角膜上皮缺损、神经营养性角膜炎。研究类型:在Centro Hospitalar Vila Nova de Gaia e Espinho, EPE眼科部开展的回顾性、观察性、单中心研究。数据获取自2018年10月1日至2020年11月1日期间患者的医疗记录和眼前节照片。每位参与者和/或其亲属均获得了关于局部胰岛素滴眼液超说明书使用可能替代方案、风险和获益的详细说明及书面知情同意。本研究经Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia e Espinho董事会批准(UIEC-2020-981914339595fa024c567ec5)。本研究遵循赫尔辛基宣言的宗旨。患者选择:纳入本研究的患者由Centro Hospitalar眼科中心角膜科提供
【主题与分类】
主题标签:Corneal Ulcer、Corneal Perforation、Corneal Epithelium Defect、Neurotrophic Keratitis。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04820010
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04820010
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:角膜溃疡、角膜穿孔、角膜上皮缺损、神经营养性角膜炎。研究类型:回顾性、观察性、单中心研究,于Centro Hospitalar Vila Nova de Gaia e Espinho, EPE眼科部进行。数据来源于2018年10月1日至2020年11月1日期间患者的医疗记录和眼前段照片。每位参与者及/或其亲属均获得了关于局部胰岛素滴眼液超说明书使用可能的替代方案、风险和益处的详细解释及书面知情同意。本研究获得了Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia e Espinho伦理委员会批准(UIEC-2020-981914339595fa024c567ec5)。本研究遵循《赫尔辛基宣言》的原则。患者选择:本研究纳入的患者来自Centro Hospitalar de Vila Nova de Gaia e Espinho眼科中心角膜科。所有纳入患者均已确诊为2期或3期神经营养性角膜炎(ICD10:H16.2),且对标准药物和/或手术治疗无效,并接受了局部胰岛素治疗。
所有患者均接受了完整的眼科检查,包括最佳矫正视力、裂隙灯检查、角膜中央及四个象限的角膜敏感性以及眼底评估。根据裂隙灯和荧光素染色结果对NK进行分级——2级:上皮缺损(伴或不伴松散上皮边缘)而无基质溃疡;3级:角膜溃疡和/或基质溶解。局部胰岛素制剂的制备与给药:局部胰岛素滴眼液通过将1单位速效胰岛素稀释于1 mL以丙二醇为基质的人工泪液中制备而成。滴眼液低温(2ºC)保存,每日应用四次。每位患者均佩戴治疗性角膜接触镜,并应用氟喹诺酮类滴眼液以预防可能的接触镜副作用。治疗持续至NK持续性上皮缺损或溃疡愈合,并相应逐渐减量。若病情[原文不完整]
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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