基于纸基电化学即时检测设备的骨科感染诊断数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06666023

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：假体周围关节感染（PJI）、椎间盘炎。假体周围关节感染（PJI）和椎间盘炎被认为是最昂贵的感染性疾病之一，因为它们至少需要一次手术、长期住院、康复护理、长期抗生素治疗，以及工作年龄患者长时间无法工作。Ortho-PoC将借助一种智能且高度创新的诊断工具来应对这一问题，该工具源于协调方Agostino Gemelli大学综合医院基金会IRCCS和一个合作伙伴罗马第二大学共同开发并发表的骨科领域感染诊断即时检测设备。Ortho-PoC将在此基础上进一步超越现有技术水平，提供一种基于多参数分析的即时检测设备，可用于易于采集的滑液或脓液。

将在三家不同医院（Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS、Ospedali Riuniti di Foggia、Azienza Ospedaliera Universitaria Policlinico Vanvitelli Napoli）使用Ortho-PoC对若干样本进行分析，并利用人工智能（AI）处理数据，以提供一种AI辅助的稳健、有效且智能的PJI诊断设备。

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。