社区监测糖尿病黄斑病变和增殖前期糖尿病视网膜病变是否安全？

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06955611

标准获取流程：

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数据说明

疾病：糖尿病、糖尿病视网膜病变、糖尿病黄斑病变。1 背景 据国际糖尿病联盟（IDF）估计，全球有5.37亿人患有糖尿病，预计到2045年将增至7.83亿。糖尿病眼病（DED）是糖尿病最常见且最令人担忧的并发症之一，包括糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿。2020年，全球估计有1.03亿人患有DED，其中1500万人患有威胁视力的DED，2900万人患有糖尿病黄斑水肿，预计到2045年将分别达到1.61亿、4500万和7700万。直到最近，DED一直是发达国家工作年龄人口失明（严重视力损害，SSI）的主要原因。然而，自英国引入DED筛查以来，加上糖尿病和眼科护理的改善，DED不再是英国SSI的主要原因。在威尔士，自筛查开始以来，视力损害（SI）和SSI的新认证数量下降了50%。

在威尔士，DED筛查由DESW执行，采用由训练有素的摄影师进行的数字摄影，图像由训练有素的阅片师依据标准化方案和质量保证进行分级。所有威胁视力的糖尿病视网膜病变（DR）病例，即重度增殖前期DR、增殖性DR和糖尿病性黄斑病变，均需转诊至眼科进行复查和/或治疗。然而，DESW使用的二维（2-D）数字摄影虽足以评估糖尿病视网膜病变病灶，却无法确定是否存在糖尿病性黄斑水肿（视网膜厚度增加）。当前筛查使用替代标志物来怀疑黄斑病变的存在，如距黄斑中心凹1个视盘直径内的渗出物，或无法解释的视力为6/12或更差的微动脉瘤和出血。诊断糖尿病性黄斑病变需要使用采用OCT技术的3-D相机，以确定是否需要治疗或监测。在OCT成像上，一

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

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