AI驱动的糖尿病视网膜病变DIY筛查系统
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦糖尿病视网膜病变的AI驱动DIY筛查系统。研究在SPGC、Optometry Clinics、GPGC和GOPC四类目标场所中各选两家代表性诊所开展实用试验，每家运行3个月，计划收集SPGC与Optometry诊所各最多100名患者、GPGC和G
基本信息
资源简介
AI驱动的糖尿病视网膜病变DIY筛查系统
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦糖尿病视网膜病变的AI驱动DIY筛查系统。研究在SPGC、Optometry Clinics、GPGC和GOPC四类目标场所中各选两家代表性诊所开展实用试验，每家运行3个月，计划收集SPGC与Optometry诊所各最多100名患者、GPGC和GOPC各200名患者的数据。受试者需完成DIY筛查、医生咨询、问卷调查及基线评估后3个月电话访谈。数据可用于评估无主动协助下DIY系统的成功率、准确性、筛查率、检出率、转诊依从性、参与者体验及真实世界成本效果（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。将在三类目标场所中各选两家代表性诊所开展一项实用试验。每家诊所运行3个月，以完成SPGC和Optometry诊所最多100名患者、GPGC 200名和GOPC 200名患者的数据收集。所有受试者将进行DIY筛查、医生咨询、问卷调查，并在基线评估三个月后接受电话访谈。本研究将评估在真实世界环境中DIY系统在无主动协助下的成功率、准确性、筛查率和检出率、转诊依从性和参与者体验，以及成本效果。
【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/NCT06892353
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06892353
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：糖尿病视网膜病变。将在三类目标环境中各选两家具有代表性的诊所开展一项实用性试验。每家诊所将运行3个月，以完成数据收集，其中SPGC和验光诊所最多收集100名患者的数据，GPGC收集200名，GOPC总共收集200名。所有受试者将进行DIY筛查、医生咨询、问卷调查，并在基线评估三个月后接受电话访谈。本研究将评估自动化筛查在无主动辅助帮助情况下DIY系统的成功率、准确性、筛查率和检出率、转诊依从性和参与者体验，以及真实世界环境中的成本效益。
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
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