城市卫生系统中远程眼科实施研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05773495

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。目标是通过识别和测试克服拉丁裔和非裔美国糖尿病患者使用远程眼科服务的关键障碍的策略，使I-SITE适应新的人群。研究人员将在服务于低收入黑人及拉丁裔社区的城市联邦合格健康中心，开发并测试一种文化适应性I-SITE干预措施。主要假设是，与基线相比，该干预措施将在实施后6个月和12个月时显著提高Access CHC和Outreach CHC的糖尿病眼病筛查率（主要结局）。次要结局包括每月远程眼科服务使用率以及筛查阳性者面对面眼科护理的随访率。这些数据将有助于关键决策者，如卫生系统管理者，快速决定是否采纳文化适应性I-SITE干预措施，从而促进快速推广。研究人员正在每个卫生系统（站点）采用前后对照研究设计，比较：(1) 常规护理远程眼科服务与(2) I-SITE干预措施。1.

常规照护远程眼科：所有站点最初都将接受常规照护远程眼科服务，包括在初级保健诊所内设立一个活跃的远程眼科项目，并获得I-SITE在线工具包的使用权限。I-SITE在线工具包自2019年12月起已免费向所有美国卫生系统和公众开放。卫生系统也可联系研究团队寻求技术问题方面的帮助。所有站点都将利用其初级保健诊所内的非散瞳视网膜相机（例如Topcon NW400），获取每只眼睛视盘和黄斑的单一45度照片以及一张眼前节照片，作为患者常规照护的一部分提供糖尿病眼病筛查。图像由经过培训的初级保健人员拍摄，并安全传输给眼科医生进行评估。该工作流程基于美国远程医疗协会实践建议所制定的现有方案和指南。

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。