Cacicol20® 在光治疗性角膜切削术后角膜伤口愈合与神经再生中的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注接受光治疗性角膜切削术等角膜手术的患者。手术常导致角膜神经被切断或完全去除,进而引起疼痛、上皮愈合受损、泪液分泌减少、干眼症状以及眼表敏感性和瞬目反射丧失,同时术后瘢痕形成可能限制视力恢复

Neil LagaliNeil Lagali
clinicaltrials
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其他预测Epithelial Recurrent Erosion DystrophyCorneal Erosions
Cacicol20® in Corneal Wound Healing and Nerve Regeneration After Phototherapeutic Keratectomy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

Cacicol20® 在光治疗性角膜切削术后角膜伤口愈合与神经再生中的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,关注接受光治疗性角膜切削术等角膜手术的患者。手术常导致角膜神经被切断或完全去除,进而引起疼痛、上皮愈合受损、泪液分泌减少、干眼症状以及眼表敏感性和瞬目反射丧失,同时术后瘢痕形成可能限制视力恢复。数据集涉及角膜营养不良、上皮基底膜病变、复发性角膜糜烂及角膜糜烂等条件,可用于研究 CACICOL20® 这类再生剂在角膜伤口愈合与神经再生中的效果预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:角膜营养不良、上皮基底膜、复发性角膜糜烂性营养不良、角膜糜烂。接受各种角膜手术治疗的患者常因手术中神经被切断或完全去除而出现神经缺损。这可能导致疼痛、上皮伤口愈合受损、泪液分泌减少、干眼症状以及眼表敏感性/瞬目反射丧失。此外,手术伤口愈合可能伴随不良的瘢痕组织形成,从而限制术后视力。研究者先前对接受前部角膜手术患者的临床经验是,神经恢复缓慢且不完全,而在某些情况下瘢痕组织可能形成并限制视力恢复。在此背景下,CACICOL20®,一种获批用于愈合角膜的再生剂

【主题与分类】

主题标签:Epithelial Recurrent Erosion Dystrophy、Corneal Erosions。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02373397

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:角膜营养不良、上皮基底膜营养不良、复发性上皮糜烂营养不良、角膜糜烂。接受各种角膜手术治疗的患者常因术中神经被切断或完全切除而出现神经缺损。这可能导致疼痛、上皮伤口愈合受损、泪液分泌减少、干眼症状以及眼表敏感性/瞬目反射丧失。此外,手术伤口愈合可能伴随不良的瘢痕组织形成,从而限制术后视力。研究者既往对接受前部角膜手术患者的临床经验是,神经恢复缓慢且不完全,而在某些情况下瘢痕组织可能形成并限制视力恢复。在此背景下,CACICOL20®作为一种获批用于角膜伤口愈合的再生剂,为改善术后角膜神经再生以及术后可能更快速地恢复细胞外基质环境提供了有趣的契机,从而可能改善神经和视力结局。

因此,研究人员将通过一项随机、双盲临床研究评估CACICOL20®的疗效,以评价其在术后促进角膜神经再生、上皮伤口愈合及眼表恢复的能力。在纳入研究并签署知情同意书后,患者接受术前检查。符合研究标准后,患者被随机分配至治疗组或安慰剂组。分组情况对受试者和研究人员均设盲(双盲)。随后,受试者在单一诊所接受角膜治疗性激光治疗,之后以滴眼液形式接受治疗药物或安慰剂,共计3次滴眼(分别于术后立即、术后2天和术后4天各给药一次)。术后第2天、第7天以及第6个月和第12个月进行眼部检查。检查包括对多项眼部及角膜伤口愈合参数的临床测量。

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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