非洲人群青光眼算法验证研究 - MAGIC 研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06552247

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：青光眼、糖尿病视网膜病变。人工智能（AI）算法是医疗管理领域的下一个前沿，通常旨在提高诊断能力并优化现有资源。在缺乏专业人力资源（如医生）的环境中，这些算法尤为重要。因此，确保这些算法能够在广泛人群中应用，对于临床实施至关重要。需要在特定人群亚群中进行验证研究，以确保所有患者均得到代表，从而使结果可靠。然而，非洲裔高风险受试者在训练数据集中通常代表性不足，因此其代表性尚不明确。将开展一项试点研究，用于验证针对青光眼和糖尿病视网膜病变的AI算法，涉及MONA G-RISK®及糖尿病视网膜病变。将使用这些AI算法对莫桑比克首都一家大型眼科单位的连续患者进行筛查，并以临床标准作为金标准进行验证。

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。