全科医疗中的糖尿病视网膜病变筛查
糖尿病视网膜病变是糖尿病的微血管眼部并发症，早期常无症状，若未及时发现可导致永久性视力损害甚至失明。及时筛查有助于降低视力丧失风险
基本信息
资源简介
全科医疗中的糖尿病视网膜病变筛查
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦全科医疗场景下的糖尿病视网膜病变筛查，涉及 Diabetic Retinopathy 与 Type2 Diabetes 两类主题。糖尿病视网膜病变是糖尿病的微血管眼部并发症，早期常无症状，若未及时发现可导致永久性视力损害甚至失明。及时筛查有助于降低视力丧失风险。数据覆盖 2 型糖尿病患者的筛查依从性、筛查间隔及就诊率等信息，可用于分析筛查参与度、评估随访策略及改进筛查项目（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Diabetic Retinopathy、Type2 Diabetes。糖尿病视网膜病变是糖尿病的一种微血管眼部并发症，在造成永久性视力损害之前可能不被察觉——最严重的情况下可导致失明。及时进行视网膜病变筛查可降低视力丧失风险，因为若及时发现，该疾病可以治疗。对于 2 型糖尿病患者，视网膜病变筛查通常由专科医生在私人眼科诊所进行，并建议根据视网膜病变程度和糖尿病控制情况制定个体化筛查间隔。遗憾的是，26% 的 2 型糖尿病患者未遵循其筛查间隔，且与国家标准（至少 90% 的糖尿病患者应遵循筛查项目）相比，参与率过低。因此，必须采取行动以提高丹麦的筛查参与率。本研究的目的是
【主题与分类】
主题标签：Diabetic Retinopathy、Type2 Diabetes。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/NCT05276778
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05276778
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
疾病：糖尿病视网膜病变、2型糖尿病。糖尿病视网膜病变是糖尿病的一种微血管眼部并发症，在造成永久性视力损害之前可能不被察觉——最严重的情况下可导致失明。及时进行视网膜病变筛查可降低视力丧失的风险，因为若及时发现，该病是可以治疗的。对于2型糖尿病患者，视网膜病变筛查通常由私立眼科诊所的专科医生进行，并建议根据视网膜病变程度和糖尿病控制情况制定个体化筛查间隔。遗憾的是，26%的2型糖尿病患者未遵循其筛查间隔，且与国家标准（至少90%的糖尿病患者应遵循筛查计划）相比，参与率过低。因此，必须采取行动以提高丹麦的筛查参与率。本研究旨在调查患者对全科医疗中糖尿病视网膜病变筛查的接受度。患者的接受度通过为本研究开发的问卷进行探讨。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
