Know Your Pressures NYC 数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05992415

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：青光眼、高血压、疑似青光眼、血压升高。由Lisa A. Hark博士领导，并得到一支跨学科团队的支持，该团队在眼科、预防心脏病学、初级保健、护理学、生物统计学、实施科学、混合方法流行病学和信息学方面具有丰富经验。“了解你的血压 NYC”是一项创新的2型混合效果-实施2：1整群随机临床试验（RCT）设计，招募居住在曼哈顿上城14个NYCHA住宅区的个人，这些住宅区共有19，098名居民。所有被转诊进行诊室随访检查的参与者都将被安排初次预约，随后对转诊者进行RCT。具体目标以“覆盖、效果、采纳、实施和维持”（RE-AIM）框架为指导。目标1：在4年内，对居住在纽约市经济适用住房住宅区的40岁以上成年人开展血压（BP）和青光眼联合筛查及后续转诊。

估计：我们将通过评估血压（BP）、眼压（IOP）、视力以及视神经成像（OCT和眼底照相），在4%的误差范围内估计未诊断和/或未控制的高血压（HTN）和/或青光眼/疑似青光眼的检出率。目标2：评估在血压/青光眼筛查后被转诊进行诊室随访检查的参与者中，虚拟自动导航干预结合健康教育对预约依从性的有效性，并与常规护理进行比较。1. 目标2的主要实施结局指标是转诊进行随访者的诊室预约依从性。2. 目标2的主要临床有效性结局指标是经诊室预约确认的未诊断和/或未控制的高血压和/或青光眼/疑似青光眼的检出，并将通过1年内诊室新诊断和/或未控制的高血压和/或青光眼/疑似青光眼病例率来衡量。假设：被转诊并随机分配至虚拟自动导航干预结合健康教育组的参与者，在诊室预约依从性方面将显示出更高的比率，在

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。