非诺贝特预防糖尿病视网膜病变恶化研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04661358

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：糖尿病视网膜病变。这项随机试验将评估非诺贝特与安慰剂相比，在基线时患有轻度至中度非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）且无CI-DME的眼睛中，通过6年随访预防糖尿病视网膜病变（DR）恶化的效果。除了评估疗效外，本研究还旨在评估眼科医生开具处方或与初级保健提供者（如内科医生/内分泌科医生）合作开具处方并安全监测该药物的模式的可行性。如果这项研究表明非诺贝特能有效减少增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）的发生，并且结果被视网膜专家群体采纳，那么一种预防糖尿病威胁视力并发症的新策略可能会被广泛采用。广泛使用一种能有效减少DR恶化的口服药物，将减少接受更具侵入性且昂贵得多的DR治疗的患者数量，以及因此面临对视觉功能产生不良影响的副作用风险的患者数量。

本研究还将评估通过连续血糖监测测得的血糖变异性与DR结局的关系。辅助研究将描述该队列的功能和结构结局。

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。