OCTA观察糖尿病新生血管性青光眼虹膜血流

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07722910

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：新生血管性青光眼，2型糖尿病。这项观察性研究的目标是通过无创眼部扫描量化虹膜血流，以评估18岁及以上成年人的眼部病变，包括健康志愿者、无眼底病变的2型糖尿病（T2DM）患者、伴有糖尿病视网膜病变（DR）的T2DM患者，以及同时并发DR和新生血管性青光眼（NVG）的T2DM患者。该研究旨在回答的主要问题是：* 六个瞳孔象限的虹膜血流分数在2型糖尿病眼部并发症不同阶段的人群中是否存在显著差异？* 糖尿病眼病引起的虹膜微循环变化是否存在象限特异性和基于性别的差异？如果有对照组：研究人员将比较四组（健康对照、无DR的T2DM、伴有DR的T2DM、伴有DR + NVG的T2DM）的虹膜血流数据，以了解随着糖尿病眼部病情加重，虹膜血液循环如何变化，并检验虹膜血流指标是否有助于识别新生血管性青光眼患者。

参与者将完成以下任务：* 从常规医疗记录中提供基本个人信息、既往病史及近期实验室检测结果；* 接受无痛、非侵入性的虹膜OCTA眼部扫描，以捕获瞳孔周围六个象限的虹膜血流图像。

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。