高光谱成像在肾小球疾病诊断中的应用
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕高光谱成像在肾小球疾病诊断中的应用。研究收集了 2020 年 11 月至 2022 年 1 月经肾穿刺活检确诊的 IgA 肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病和微小病变性肾病患者晨尿样本，使用显微高光谱成像仪扫描，并采用机器学习和深度学习对微高光谱
基本信息
资源简介
高光谱成像在肾小球疾病诊断中的应用
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕高光谱成像在肾小球疾病诊断中的应用。研究收集了 2020 年 11 月至 2022 年 1 月经肾穿刺活检确诊的 IgA 肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病和微小病变性肾病患者晨尿样本，使用显微高光谱成像仪扫描，并采用机器学习和深度学习对微高光谱图像进行分类，分类准确率大于 85%。数据可用于探索高光谱成像作为无创诊断手段辅助诊断肾小球疾病（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：IgA 肾病、膜性肾病、糖尿病肾病、脂性肾病、高光谱成像。收集 2020 年 11 月至 2022 年 1 月在我院经肾穿刺活检确诊的 IgA 肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病和微小病变性肾病患者晨尿样本。通过显微高光谱成像仪扫描相应患者的晨尿样本，使用机器学习和深度学习对微高光谱图像进行分类，分类准确率大于 85%。因此，高光谱成像技术可作为无创诊断手段，辅助诊断肾小球疾病。
【主题与分类】
主题标签：Glomerulonephritis, IGA、Glomerulonephritis, Membranous、Diabetic Nephropathies、Nephrosis, Lipoid、Hyperspectral Imaging。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/NCT05797051
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05797051
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：IgA肾病、膜性肾病、糖尿病肾病、脂性肾病、高光谱成像。收集2020年11月至2022年1月在我院经肾穿刺活检确诊的IgA肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病和微小病变性肾病患者晨尿样本。通过微型高光谱成像仪扫描相应患者的晨尿样本，利用机器学习和深度学习对微高光谱图像进行分类，分类准确率大于85%。因此，高光谱成像技术可作为一种无创诊断手段，辅助肾小球疾病的诊断。
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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