改善DFU结局：利用新技术早期检测足部溃疡

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05968924

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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：糖尿病足溃疡。需要针对糖尿病足溃疡（DFU）预防的创新方法。早期发现足部变化，这些变化预示着DFU的发展，可以及时干预，防止晚期DFU导致的肢体损伤。研究表明，足部温度升高预示着DFU的发展。家庭监测设备能准确检测温度变化，并预测即将发生的溃疡。在此，研究团队将测试新型足部温度监测技术的接受度，为未来的干预研究奠定基础，以确定家庭监测设备是否能预防Montefiore医疗中心（MMC）患者发生严重DFU。研究者团队将进行一项纵向研究，以确定对FDA批准的设备Podimetrics的依从性，该设备已在其他人群中测试，并显示能1）降低严重DFU的风险，2）减少有DFU病史的高风险患者对医疗资源的使用。本研究中，研究团队将识别并招募DFU高风险患者。

这些参与者将通过电子病历（EMR）进行识别，并填写病例报告表。在提供知情同意后，研究参与者将收到足部垫，并通过Podimetrics远程获得培训，该公司提供标准化的培训项目。参与者每天短暂站立在垫子上（20秒），温度数据会自动发送至Podimetrics进行分析，以解读相关信息。参与者将在六个月内接受评估，以衡量：1. 该技术的日常使用情况 2. 次要结局：DFU的发生和医疗资源的使用。爱因斯坦研究人员将每月联系研究参与者，评估足部健康状况。研究参与者将被指导在研究期间联系研究团队，以询问足部是否出现任何变化，例如诊断

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。