在职业医学中使用非散瞳视网膜镜筛查糖尿病视网膜病变

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07828821

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数据说明

条件：糖尿病视网膜病变。RETINOMED是一项单中心、试点探索性研究，在法国克莱蒙费朗大学医院职业健康科开展。该研究主要旨在评估在职业健康环境中实施糖尿病视网膜病变筛查的可行性。职业健康服务能够定期接触大量劳动人口，因此可能为改善糖尿病视网膜病变筛查的可及性提供机会。将此类筛查整合到职业健康中，可能有助于更早发现糖尿病视网膜病变，并在需要时促进转诊至适当的眼科诊疗。患有糖尿病的劳动者可在职业健康就诊期间或通过职业健康科开展的筛查活动获知该研究。希望参与的劳动者将收到有关该研究的信息，并参加一次纳入和筛查访视。在知情同意后，参与者将使用FundusScope FC161免散瞳视网膜相机接受视网膜摄影。该检查无创，且无需散瞳。

视网膜图像随后将由克莱蒙费朗大学医院眼科进行评估。参与者还将完成一份自填式问卷，必要时通过REDCap以电子方式填写，或使用纸质版填写。该问卷将收集有关糖尿病、社会人口学和职业特征、生活方式因素以及若干与健康和工作相关的自我报告指标的信息。每位参与者仅参加一次研究访视，持续时间约为30分钟。参与者将被告知其视网膜筛查结果，并在必要时被转介至适当的诊疗路径。本研究的主要关注点是职业健康环境中糖尿病视网膜病变筛查的可接受性。该研究还将估计通过

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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