Subconjunctival Humira 用于 Boston Keratoprosthesis 的 I 期试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕接受 Boston Keratoprosthesis(KPro)手术的参与者,开展一项 I 期、开放标签、IND 试验,研究结膜下注射 adalimumab(Humira)的安全性与耐受性,并观察是否可减少术后并发症及参与者可能出现的症状

Massachusetts Eye and Ear InfirmaryMassachusetts Eye and Ear Infirmary
clinicaltrials
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其他分类Penetrating KeratoplastyMultiple Graft FailureOcular Cicatricial PemphigoidStevens-Johnson Syndrome
Subconjunctival Humira for Boston Keratoprosthesis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Subconjunctival Humira 用于 Boston Keratoprosthesis 的 I 期试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕接受 Boston Keratoprosthesis(KPro)手术的参与者,开展一项 I 期、开放标签、IND 试验,研究结膜下注射 adalimumab(Humira)的安全性与耐受性,并观察是否可减少术后并发症及参与者可能出现的症状。研究计划招募 8 名参与者,术后通过眼部检查和眼部照片监测 30 天。数据覆盖 Penetrating Keratoplasty、Multiple Graft Failure、Ocular Cicatricial Pemphigoid、Stevens-Johnson Syndrome 等条件,可用于眼科术后并发症与药物安全性相关分析(来源 c。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Penetrating Keratoplasty、Multiple Graft Failure、Ocular Cicatricial Pemphigoid、Stevens-Johnson Syndrome。这是一项 I 期、开放标签、IND 试验,针对接受 Boston Keratoprosthesis(KPro)手术的参与者,接受 adalimumab(Humira)注射,以研究其安全性和耐受性,并研究如果参与者未接受注射,术后并发症和参与者会经历的症状是否有所减少。该研究将招募八(8)名参与者,术后将对他们进行三十(30)天的监测,通过眼部检查和眼部照片进行。

【主题与分类】

主题标签:Penetrating Keratoplasty、Multiple Graft Failure、Ocular Cicatricial Pemphigoid、Stevens-Johnson Syndrome。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06926478

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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:穿透性角膜移植术、多次移植失败、眼部瘢痕性类天疱疮、Stevens-Johnson综合征。这是一项I期、开放标签、IND试验,针对接受Boston角膜假体(KPro)手术的受试者,接受阿达木单抗(Humira)注射,以研究其安全性和耐受性,并研究如果受试者未接受注射,术后并发症及受试者将经历的症状是否有所减少。该研究将招募八(8)名受试者,术后将对其进行三十(30)天的监测,通过眼部检查和眼部照片进行。

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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