DME患者抗VEGF或地塞米松植入物治疗中血清与OCT生物标志物评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06984822

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件：糖尿病性黄斑水肿、视力障碍、糖尿病、高血糖（糖尿病性）、氧化应激、血管内皮生长因子（VEGF）。这项前瞻性、观察性、对照、非随机、单中心研究将纳入瑞典哥德堡萨尔格伦斯卡大学医院接受抗VEGF或地塞米松植入物治疗，或先前未接受治疗的糖尿病性黄斑水肿患者。患者将被分为三个主要队列：1. 目前接受抗VEGF治疗的患者，2. 目前接受地塞米松植入物治疗的患者，3. 先前未接受糖尿病性黄斑水肿治疗的患者（初治患者）。将分析患者血液中已知与糖尿病性黄斑水肿相关的血清生物标志物：VEGF、IL-6、IL-8、MCP-1、Ang-2、PlGF、TNF-a和ICAM-1。所有三组将在研究入组/基线时抽血，对于第3组初治患者，还将在治疗4周后抽血。

OCT扫描将在研究入组/基线时以及治疗4周后进行，用于视网膜和脉络膜的定性和定量评估，并将对扫描结果进行以下标志物分析：DRIL、DROL、HRF和视网膜下液（SRF）。根据治疗反应，研究者计划进一步将患者分为两个亚组：应答者与无应答者。研究者旨在探究循环血清生物标志物与影像生物标志物之间的任何相关性。

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。