糖尿病视网膜病变分类：ETDRS 7视野与广角成像（ClarusDR）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05746975

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：糖尿病视网膜病变。糖尿病视网膜病变（DR）仍是全球工作年龄人口失明的重要原因。评估其严重程度的金标准方法是为早期糖尿病视网膜病变治疗研究（ETDRS）开发的改良Airlie House分类法，至今仍被用于开发DR治疗和管理指南的临床试验中。ETDRS糖尿病视网膜病变严重程度评分（DRSS）基于在视网膜不同位置获取的彩色眼底照相（CFP）上识别DR病变。摄影采集方案包括获取七对立体重叠的30°视野眼底图像，以绘制黄斑和中周边视网膜。摄影师和眼底相机系统通常需要外部阅片中心的培训和认证，以确保图像质量和视野定义的准确性，这一过程可能具有挑战性且学习曲线相当陡峭。

患者配合追随不同位置的固视点并耐受强光闪烁、瞳孔良好的散大，以及在周边注视位置难以获得聚焦良好的图像，是使用该7视野采集方案获取可分级图像的一些主要困难。另一方面，ETDRS 7视野图像的分级过程可能极其耗费人力，并且在很大程度上取决于图像质量、伪影的有无以及周边视野的清晰度，需要训练有素的人员来识别和辨认可能非常细微或容易被忽视的特征。此外，ETDRS 7视野方案所记录的视网膜面积仅约占视网膜表面的35%。在该区域之外的视网膜周边部可能存在显著的糖尿病视网膜病变，而先进的视网膜成像技术正日益强调这一点。以静脉串珠样改变为代表的主要周边部病变（PPL）

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。