糖尿病患者足底血管重建前后血管成形术评估：空间频域成像

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07097857

标准获取流程：

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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：外周动脉疾病（PAD），影像学评估。糖尿病是一种心血管疾病发病率和死亡率较高的慢性病。全球约有1.5亿人患有此病，预计到2025年这一数字将上升至3亿。在新加坡，糖尿病是第10大死因，2011年占总死亡人数的1.7%。到2030年，新加坡40岁以上的糖尿病患者人数预计将从目前的约40万再增加20万。尽管新加坡拥有世界上最高的预期寿命之一和现代化的医疗体系，但其下肢截肢率（LEA）却是全球最高的之一，这里的公立医院每天需要进行约四例截肢手术。然而，及早寻求治疗的患者可以选择多种干预治疗来保住肢体。这些包括血运重建（血管成形术或旁路手术）和感染治疗（脓肿引流或清创术）。在新加坡，保肢疗法使得2015年的下肢截肢手术相比前一年减少了20%。

遗憾的是，这些手术在糖尿病患者中的临床成功率在12个月时降至69%。这归因于缺乏对肢体灌注的客观反馈。能够预测此类血管重建手术结果的无创成像技术有助于早期干预，从而实现保肢。近年来，SFDI作为一种能够测量组织氧饱和度（StO2）和组织血红蛋白的无创光学成像方法，已被证明可预测美国人群中糖尿病足溃疡的发生。在此，我们假设SFDI提供的这些微血管信息可用于预测血管重建手术的结果。为验证这一假设，我们提出一项探索性初步研究，对15名接受下肢血管重建的糖尿病患者使用SFDI，并在干预前后获取足底图像。

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。