VEHSS 模型化估计数据集
该数据集采用贝叶斯元分析建模方法,整合多个数据源的信息,按年龄、种族和性别生成国家、州和县层面的综合患病率估计,是 CDC 视觉与眼健康监测系统开发的主要监测指标

基本信息
资源简介
VEHSS 模型化估计数据集
VEHSS Modeled Estimates
VEHSS Modeled Estimates 是 VEHSS 复合患病率估计数据集,涵盖 2017、2019、2021、2022 年,包含视力丧失和主要眼病的患病率估计。该数据集采用贝叶斯元分析建模方法,整合多个数据源的信息,按年龄、种族和性别生成国家、州和县层面的综合患病率估计,是 CDC 视觉与眼健康监测系统开发的主要监测指标。可用于眼病与视力损伤的流行病学监测、区域患病率比较及相关公共卫生研究(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):VEHSS 复合患病率估计 2017、2019、2021、2022。该数据集包含视力丧失和主要眼病患病率的估计值,这些估计值采用贝叶斯元分析建模方法生成,该方法整合多个数据源的信息,以按年龄、种族和性别在国家、州和县层面生成全面的患病率估计。这些复合患病率估计是美国疾病控制与预防中心视觉与眼健康监测系统(VEHSS)开发的主要监测指标。有关这些估计值的更多信息,包括汇总表和地图、方法以及相关出版物的链接,请访问 要在 VEHSS 交互式数据可视化应用中查看此数据,请访问 并搜索 VEHSS Composite Prevalen
【主题与分类】
主题标签:vision、visual、blind、blindness、prevalence。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://www.datalumos.org/datalumos/project/242843/view
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.3886/e242843
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
VEHSS综合患病率估计,2017、2019、2021、2022年。该数据集包含视力丧失和主要眼部疾病患病率的估计值,这些估计值采用贝叶斯荟萃分析建模方法生成,该方法综合了多个数据源的信息,以产生按年龄、种族和性别划分的全国、州和县级的综合患病率估计。这些综合患病率估计是美国疾病控制与预防中心视力与眼健康监测系统(VEHSS)开发的主要监测指标。有关这些估计值的更多信息,包括汇总表和地图、方法以及相关出版物的链接,请访问 https://www.cdc.gov/visionhealth/vehss/estimates/index.html 要在VEHSS交互式数据可视化应用中查看此数据,请访问 https://ddt-vehss.cdc.gov/ 并搜索VEHSS综合患病率估计。视力丧失:视力丧失患病率估计代表较好眼的最佳矫正视力,包含在Category=Measured Visual Acuity的行中。
Subgroup = Any vision loss 的行表示任何20/40或更差的视力损害或失明;Subgroup = ‘US-defined blindness’ 的行指视力损害中20/200或更差的子集。年龄相关性黄斑变性:年龄相关性黄斑变性(AMD)估计值代表通过视网膜影像检查测量的AMD,并包含在 Category = Age Related Macular Degeneration 的行中。Subgroup Vision threatening AMD 包括任一眼有地图样萎缩、湿性AMD或脉络膜新生血管的患者。Subgroup Non-vision threatening AMD 包括受患更严重眼有视网膜色素上皮异常或玻璃膜疣125 µm,定义为早期或中期干性AMD,且不患有视力威胁性AMD的患者。糖尿病视网膜病变:糖尿病视网膜病变(DR)估计值代表通过视网膜影
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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