中国人群黄斑脉络膜新生血管的人群研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,是一项基于中国上海宝山区友谊街道人群的研究,纳入 59 例(70 眼)早期和中期 AMD 患者,年龄大于 45 岁

基本信息
资源简介
中国人群黄斑脉络膜新生血管的人群研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,是一项基于中国上海宝山区友谊街道人群的研究,纳入 59 例(70 眼)早期和中期 AMD 患者,年龄大于 45 岁。数据包含标准化眼科检查,如视力、裂隙灯前节分析、直接检眼镜散瞳眼底评估、90D 手持镜、眼底照相、FFA 及 OCT 快速视盘扫描,并通过 OCT 确定早期和中期 AMD 的黄斑 CNV 特征。数据采集于首次就诊及 6 至 24 个月随访,分析 FFA 和 OCT 结果,可用于 AMD 相关 CNV 的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Geographic Atrophy, Wet Macular Degeneration, Retinal Drusen。这项基于人群的研究从中国上海宝山区友谊街道招募了 59 名患者(>45 岁;70 只眼),患有早期和中期 AMD。全面的标准化眼科检查包括视力、裂隙灯前节分析、直接检眼镜散瞳眼底评估、90D 手持镜、眼底照相、荧光素血管造影(FFA)以及使用 OCT 的快速视盘扫描。通过 OCT 确定早期和中期 AMD 的黄斑 CNV 特征谱。数据在首次就诊和 6 至 24 个月随访时获得,并分析了早期和中期 AMD 患者的 FFA 和 OCT 结果。
【主题与分类】
主题标签:Geographic Atrophy、Wet Macular Degeneration、Retinal Drusen。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01666821
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/NCT01666821
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:地图样萎缩、湿性黄斑变性、视网膜玻璃膜疣。这项基于人群的研究从中国上海市宝山区友谊街道招募了59例早期和中期AMD患者(>45岁;70只眼)。全面的标准化眼科检查包括视力、裂隙灯眼前节分析、直接检眼镜散瞳眼底评估、90D手持镜、眼底照相、荧光素眼底血管造影(FFA)以及使用OCT进行的快速视盘扫描。通过OCT确定早期和中期AMD的黄斑CNV特征谱。在首次就诊以及6至24个月随访时获取数据,并分析早期和中期AMD患者的FFA和OCT结果。
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。




