糖尿病常规监测的便捷居家采血研究（Charm-D 研究）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06695325

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   • 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。背景 糖尿病管理在很大程度上依赖于对HbA1c水平的定期监测，这能全面反映过去两到三个月的血糖控制情况。目前的标准做法涉及由医疗专业人员在临床环境中进行静脉采血。然而，这种方法存在局限性，包括等待时间长和由于合格人员短缺导致的不规律检查。这个问题在农村地区更为突出，那里的医疗服务获取受限。近年来，毛细血管采血技术的进步表明，对于HbA1c、血脂和甲状腺等某些参数，毛细血管血样采集可以像静脉血样采集一样准确。这些发现表明，基于家庭的自采血可能是传统方法的一种可行替代方案，为患者提供了更大的便利性和可及性。理由 本研究的主要目的是评估基于家庭的自采毛细血管血样与由医疗专业人员进行标准静脉采血相比的准确性和可行性。

具体而言，本研究将评估在诊所抽取的血液用于检测HbA1c水平、血脂（胆固醇、HDL、LDL）和甲状腺功能（TSH、fT3、fT4）的准确性，并与通过居家自我采样收集的血液进行比较。此外，本研究还将评估患者接受度及该方案的经济影响。定期监测HbA1c对糖尿病管理至关重要，但目前的静脉采血方法常因人员短缺而导致长时间等待和不规律的检查。这一问题在医疗资源有限的农村地区尤为突出。居家自我采集可通过释放医护人员、减少等待时间、实现更频繁的监测来缓解这些挑战。本研究通过探索一种更便捷、更可及的方

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。