利用OCT自动化PROSE验配的可行性、可靠性与有效性初步研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕利用OCT自动化PROSE验配的可行性、可靠性与有效性开展初步研究

基本信息
资源简介
利用OCT自动化PROSE验配的可行性、可靠性与有效性初步研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕利用OCT自动化PROSE验配的可行性、可靠性与有效性开展初步研究。覆盖人群为圆锥角膜、眼表疾病、透明边缘角膜变性、角膜扩张、角膜外伤、角膜瘢痕、干眼综合征及干燥性角结膜炎等患者,入组者需为已稳定佩戴PROSE且经临床医生判断验配优化、无需再次治疗或更换镜片者,且初始验配在BostonSight, Needham完成,当前装置无通道或开窗。数据可用于评估OCT在PROSE验配自动化中的潜在应用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:圆锥角膜、眼表疾病、透明边缘角膜变性、角膜扩张、角膜外伤、角膜瘢痕、干眼综合征、干燥性角结膜炎。入组和排除标准:如果满足以下标准,参与者将有资格参加:1. 在任何研究相关程序之前已获得书面知情同意 2. 在初次访视前为男性或女性,年龄18岁及以上 3. 在临床医生看来,研究眼中为已确立的PROSE佩戴者且验配优化 4. 在临床医生看来,入组时研究眼无PROSE再次治疗或更换镜片的医疗需求 5. 初始PROSE验配在BostonSight, Needham启动并完成 6. 当前PROSE装置没有通道或开窗 7. 目前在研究眼中佩戴PROSE装置主要是为了不规则
【主题与分类】
主题标签:Keratoconus、Ocular Surface Disease、Pellucid Marginal Corneal Degeneration、Ectasia、Corneal Trauma、Corneal Scar、Dry Eye Syndromes、Keratoconjunctivitis Sicca、Sjogren's Syndrome。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04649177
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04649177
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- 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
适应症:圆锥角膜、眼表疾病、透明边缘角膜变性、角膜扩张、角膜外伤、角膜瘢痕、干眼综合征、干燥性角结膜炎。纳入与排除标准 若符合以下标准,受试者将有资格参与:1. 在任何研究相关程序之前已获得书面知情同意 2. 在初次访视前为男性或女性,年龄18岁及以上 3. 研究眼为PROSE的既定佩戴者,且经临床医生判断配适已优化 4. 经临床医生判断,在研究眼入组时无PROSE再次治疗或更换镜片的医疗需求 5. 初次PROSE验配在BostonSight, Needham启动并完成 6. 当前PROSE装置无通道或开窗 7. 当前在研究眼佩戴PROSE装置主要是为了不规则眼表/不规则角膜(包括但不限于圆锥角膜、透明边缘角膜变性、角膜扩张、穿透性角膜移植术后、角膜瘢痕、外伤)和/或眼表疾病 8.
根据研究者和受试者的判断,能够在扫描前3天和首次验配预约前3天不佩戴研究眼当前的PROSE装置。9. 根据研究者的判断,受试者有能力遵循研究指导。10. 根据研究者的判断,受试者有能力完成所有研究程序和访视。如果满足以下至少一项标准,则参与者不符合参与资格:1. 目前正在参与任何其他类型的眼部相关临床或研究研究。2. 据受试者报告,处于妊娠或哺乳期。3. 根据研究者的判断,存在可能使受试者面临重大风险、可能混淆研究结果或可能严重干扰受试者参与研究的情况或处境。4. 在过去12周内接受过眼部手术。5. 对PROSE佩戴不耐受。6. 无法保持稳定固视和暴露以进行眼表成像。7. 角膜被后部
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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