我的眼睛，我的光明：Amar Chokh, Amar Alo

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07135570

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

病症：青光眼、糖尿病视网膜病变（DR）、高血压性视网膜病变、白内障、AMD-年龄相关性黄斑变性、老花眼、近视、远视。设置地点与参与者选择在孟加拉国境内选定目标区域时，考虑了四个有助于成功筛查的因素：1）相对较高的人口密度和充足的交通网络，2）有飓风防备计划（CPP）志愿者网络的存在，3）愿意为转诊客户服务的眼科医院，以及4）地方和地区政府的支持与协助。基于这些标准，研究者在孟加拉国沿海的查尔法松选择并实施了筛查项目。查尔法松是博拉区的一个乡（乌帕齐拉），人口为518,792。虽然研究者最初考虑了另一个规模相当的沿海乡，但由于原选择地存在数据收集难题，最终选择了查尔法松。查尔法松显示出更高程度的贫困和更有限的医疗保健获取途径，而政府协调则堪称典范。

在查尔法松，调查人员特别努力服务于该分区内偏远的小岛。合作伙伴团队项目的成功实施依赖于一系列多元合作伙伴之间的有效协作，包括主要运营组织、临床附属机构、商业供应商和技术顾问。负责日常工作的主要合作伙伴包括组织者Data Yakka（美国加利福尼亚州帕洛阿尔托），这是一家专注于AI辅助医疗筛查平台和数据管理系统的医疗技术公司，以及地区政府（查尔法松乌帕齐拉）、孟加拉国备灾中心（BDPC，达卡）和国家政府的飓风防备计划（CPP，达卡）。其中，BDPC提供项目执行和监督人员，而CPP则动员其志愿者从事临床站点人员配备和项目向偏远地区推广的有偿工作。孟加拉国沿海地区的CPP社区志愿者总数约为76，000人，其中

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。