FECD与非FECD术后中央角膜厚度研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在奥地利维也纳单中心开展的前瞻性、对照、非干预性观察性临床研究,聚焦 Fuchs 内皮性角膜营养不良(FECD)与白内障术后随访

基本信息
资源简介
FECD与非FECD术后中央角膜厚度研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在奥地利维也纳单中心开展的前瞻性、对照、非干预性观察性临床研究,聚焦 Fuchs 内皮性角膜营养不良(FECD)与白内障术后随访。研究关注 FECD 患者角膜内皮功能进行性丧失导致的角膜增厚与水肿,包括裂隙灯检查尚不明显时的亚临床水肿,并涉及白内障患病率上升背景下的临床分期与风险评估。数据可用于分析术后中央角膜厚度变化、比较 FECD 与非 FECD 人群的差异,并支持角膜水肿识别与风险预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Fuchs 内皮性角膜营养不良、白内障(白内障术后随访)。这是一项在奥地利维也纳 Wiener Gesundheitsverbund 的 Klinik Hietzing 眼科部开展的单中心、前瞻性、对照、非干预性观察性临床研究。Fuchs 内皮性角膜营养不良(FECD)是一种进行性角膜内皮疾病,临床特征为中央部滴状赘疣以及内皮屏障和泵功能逐渐丧失,最终导致角膜水肿、角膜厚度增加和视力损害。在 FECD 中,增厚主要是基质水化(去水肿失败)的结果,即使裂隙灯检查尚未明显时也可能存在角膜水肿(“亚临床水肿”),这使常规实践中的临床分期和风险评估变得复杂。由于白内障患病率增
【主题与分类】
主题标签:Fuchs Endothelial Corneal Dystrophy。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07731945
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/NCT07731945
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:Fuchs角膜内皮营养不良、白内障(白内障术后随访)。这是一项单中心、前瞻性、对照、非干预性观察性临床研究,在奥地利维也纳Wiener Gesundheitsverbund的Klinik Hietzing眼科部(Augenabteilung)开展。Fuchs角膜内皮营养不良(FECD)是一种进行性角膜内皮疾病,临床特征为中央部角膜滴状赘疣以及内皮屏障和泵功能逐渐丧失,最终导致角膜水肿、角膜厚度增加和视力损害。在FECD中,角膜增厚主要是基质水化(去水肿功能衰竭)的结果,即使裂隙灯检查尚未明显发现,角膜水肿也可能已经存在(“亚临床水肿”),这使常规实践中的临床分期和风险评估变得复杂。由于白内障患病率随年龄增长而增加,白内障与FECD常同时存在,因此FECD患者的白内障手术规划必须考虑到内皮储备减少的情况。
超声乳化——尽管高度标准化且有效——仍会对内皮施加机械、超声和流体应力,即使在原本健康的眼中也可能导致术后内皮细胞丢失。大型随机数据表明,现代白内障手术可对角膜内皮产生可测量的影响,且内皮受影响的程度取决于患者相关和手术相关因素。在临床上,内皮泵功能不足是白内障术后角膜水肿的关键机制,这使得内皮脆弱性成为FECD眼安全性考量的核心问题。中央角膜厚度(CCT)是一项常规可得的定量参数,反映角膜水合状态,在FECD的临床决策中常被使用,因为随着水肿发展,中央角膜会增厚。在FECD中,临床医生常将CCT纳入围手术期评估;然而,孤立的CCT值存在局限性,因为正常角膜偶尔也可能偏厚,且“p
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。




