多中心研究评估自动设备检测糖尿病视网膜病变的性能

源站描述显示,2017 年 1 月至 2017 年 7 月,在美国 10 个初级保健实践点前瞻性入组了 900 名参与者,开展观察性研究,评估自动设备检测糖尿病视网膜病变的性能

Digital Diagnostics, Inc.Digital Diagnostics, Inc.
clinicaltrials
浏览 13
图像分类Diabetic Retinopathy
A Multi-center Study to Evaluate Performance of an Automated Device for the Detection of Diabetic Retinopathy

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

多中心研究评估自动设备检测糖尿病视网膜病变的性能

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类,主题为 Diabetic Retinopathy。源站描述显示,2017 年 1 月至 2017 年 7 月,在美国 10 个初级保健实践点前瞻性入组了 900 名参与者,开展观察性研究,评估自动设备检测糖尿病视网膜病变的性能。研究经各站点机构审查委员会批准,参与者均提供书面知情同意,由 IDx LLC 资助,作者设计并获 FDA 对终点、统计检验和设计的意见,Emmes Corp 提供项目管理,CCR, Inc. 负责锁定 AI 系统并托管结果与图像。可用于糖尿病视网膜病变自动检测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:糖尿病视网膜病变。2017年1月至2017年7月,900名参与者在美国10个初级保健实践点前瞻性入组这项观察性研究。该研究经各站点的机构审查委员会批准,所有参与者均提供了书面知情同意。该研究由IDx LLC资助,由作者设计,并获得了美国食品药品监督管理局(FDA)对终点、统计检验和研究设计的意见。Emmes Corp,一家合同研究组织(CRO),提供了整体项目管理,包括数据管理以及对所有站点的独立监测和审计服务。CCR, Inc.,一家算法完整性提供商(AIP),被签约锁定AI系统,将任何中间和最终结果及图像托管在第三方保管中,并阻止申办方访问这些内容,从prio

【主题与分类】

主题标签:Diabetic Retinopathy。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02963441

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02963441

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  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:糖尿病视网膜病变。2017年1月至2017年7月,本研究在美国10个初级保健实践点前瞻性招募了900名参与者。该研究获得了每个站点机构审查委员会的批准,所有参与者均提供了书面知情同意。该研究由IDx LLC资助,由作者设计,并就终点、统计检验和研究设计方面采纳了美国食品药品监督管理局(FDA)的意见。合同研究组织(CRO)Emmes Corp提供了整体项目管理,包括数据管理以及对所有站点的独立监测和审计服务。算法完整性提供商(AIP)CCR, Inc.被委托锁定AI系统,将任何中间和最终结果及图像托管,并阻止申办方访问这些内容,从研究开始前直至最终数据锁定。由于申办方因此被禁止访问AI系统,AIP在研究期间以及整个关闭过程中执行了所有必要的维护和服务活动。

目标人群为无症状、年龄22岁及以上、已诊断为糖尿病且既往未诊断为DR的患者。糖尿病的诊断定义为符合世界卫生组织(WHO)或美国糖尿病协会(ADA)制定的标准;基于重复评估的糖化血红蛋白(HbA1c)≥ 6.5%;基于重复评估的空腹血糖(FPG)≥ 126 mg/dL(7.0 mmol/L);口服葡萄糖耐量试验(OGTT)中,使用相当于口服75 g无水葡萄糖溶于水的剂量后,两小时血糖(2-hr PG)≥ 200 mg/dL(11.1 mmol/L);或存在高血糖症状或高血糖危象,且随机血糖(RPG)≥ 200 mg/dL(11.1 mmol/L)。为帮助招募足够数量的mtmDR参与者以进行敏感性评估,采用逐步富集策略,如下所示

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。

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