评估MLSDT可靠性与有效性的前瞻性观察性研究
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，聚焦黄斑变性、地图样萎缩与Stargardt病
基本信息
资源简介
评估MLSDT可靠性与有效性的前瞻性观察性研究
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，聚焦黄斑变性、地图样萎缩与Stargardt病。研究旨在用9种形状替代3种形状，测试并验证MLSDT作为功能性视力检查的准确性、可靠性与标准化效率，包括基于患者视力的重测变异性和重复性评估，并探索MLSDT与ETDRS视力表所测最佳矫正视力（BCVA）之间的描述性关系。可用于视力功能评估方法的验证与回归分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：黄斑变性、地图样萎缩、Stargardt病。在此，我们旨在使用9种形状（而非3种形状）测试MLSDT的准确性并对其进行验证，以作为对视力受损的STGD和GA患者进行功能性视力评估的可靠、标准化且高效的测试。这包括根据患者视力评估测试的性能（重测变异性和重复性）。此外，我们将使用Early Treatment Diabetic Retinopathy Study（ETDRS）视力表探索MLSDT与最佳矫正视力（BCVA）之间的描述性关系。
【主题与分类】
主题标签：Macular Degeneration、Geographic Atrophy、Stargardt Disease。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/NCT06805474
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06805474
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：黄斑变性、地图样萎缩、Stargardt病。在此，我们旨在测试准确性，并使用9种形状（而非3种形状）验证MLSDT，作为对视力受损的STGD和GA患者进行功能性视觉的可靠、标准化和高效测试。这包括根据患者的视觉 acuity评估测试的性能（重测变异性和重复性）。此外，我们将探索MLSDT与使用早期治疗糖尿病视网膜病变研究（ETDRS）眼图的最佳矫正视力（BCVA）之间的描述性关系。
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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