VivAer：症状评分与客观检查结果的相关性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05573919

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

疾病：鼻塞、医学无法解释的症状、气道阻塞、气道重塑。这是一项前瞻性、单中心研究。本研究旨在确定患者接受VivAer手术后鼻腔气流的客观改善情况。VivAer手术涉及使用一种探针，向鼻侧壁传递受控且有针对性的低能量射频加热（通过施加高频无线电波进行加热），以温和地重塑组织。患有难治性或医学无法解释的鼻塞的患者，其症状往往无法通过标准的非手术治疗方案得到缓解或解决。VivAer是一种最近开发的、经FDA批准的手术，是鼻塞的标准手术治疗方法之一。然而，与其他大多数已确立的鼻塞手术治疗方法不同，VivAer是一种微创手术，并且是一种可在局部麻醉下进行的门诊干预。符合条件并入选本研究的患者将接受VivAer手术，并将在术后第4周、第12周和第24周返回诊所进行三次随访。

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。