RIGHTEST iFree 2 CGM 妊娠期糖尿病患者研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 RIGHTEST iFree 2 CGM 系统在妊娠期糖尿病患者中的前瞻性、多中心、单臂临床性能研究

Bionime CorporationBionime Corporation
clinicaltrials
浏览 5
其他Diabetes Mellitus, Type 1 DiabetesDiabetes Mellitus, Type 2Diabetes, Gestational
RIGHTEST iFree 2 CGM in Pregnant Women With Diabetes Study

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

RIGHTEST iFree 2 CGM 妊娠期糖尿病患者研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 RIGHTEST iFree 2 CGM 系统在妊娠期糖尿病患者中的前瞻性、多中心、单臂临床性能研究。计划在德国和台湾各入组 52 名参与者,覆盖 1 型糖尿病、2 型糖尿病和妊娠期糖尿病。主要评估将指定主传感器的工厂校准读数与配对参考血糖测量进行比较,并评估不同血糖范围的准确性、血糖趋势准确性、两个传感器之间的一致性、整个佩戴期间的表现、传感器存活率、数据可用性以及低血糖和高血糖警报性能。安全性评估包括不良事件和传感器插入部位检查(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:1型糖尿病、2型糖尿病、妊娠期糖尿病。这项前瞻性、多中心、单臂临床性能研究将在其预期的15天佩戴期内评估RIGHTEST iFree 2 CGM系统。计划在德国入组52名参与者,在台湾入组52名。主要评估将比较指定主传感器的工厂校准读数与配对参考血糖测量。其他评估将评估不同血糖范围的准确性、血糖趋势准确性、两个传感器之间的一致性、整个佩戴期间的表现、传感器存活率、数据可用性以及低血糖和高血糖警报性能。安全性评估将包括不良事件和传感器插入部位检查。

【主题与分类】

主题标签:Diabetes Mellitus, Type 1 Diabetes、Diabetes Mellitus, Type 2、Diabetes, Gestational。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07889388

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07889388

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

疾病:1型糖尿病、2型糖尿病、妊娠期糖尿病。本前瞻性、多中心、单臂临床性能研究将在RIGHTEST iFree 2 CGM系统预期的15天佩戴期内对其进行评估。计划在德国入组52名受试者,在台湾入组52名受试者。主要评估将比较指定主传感器的工厂校准读数与配对的参考血糖测量值。其他评估将评价不同血糖范围内的准确性、血糖趋势准确性、两个传感器之间的一致性、整个佩戴期内的性能、传感器存活率、数据可用性以及低血糖和高血糖警报性能。安全性评估将包括不良事件和传感器插入部位检查。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案