临床约束与模拟多模态泪液生物标志物数据集：用于非侵入性眼部及全身风险分析

数据集获取

源站：https://doi.org/10.7910/DVN/9HIXTI

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。

数据集大小约 66.3 KB。

数据说明

该数据集是一个受临床约束的合成多模态泪液数据集，旨在支持基于机器学习的眼部和全身性疾病早期风险预测。该数据集整合了泪液生化生物标志物（渗透压、电解质、总蛋白、乳铁蛋白、溶菌酶）、炎症细胞因子（IL-6、TNF-α）、生理指标（眨眼频率、发红评分）、生活方式参数（屏幕使用时间、睡眠时长），以及工程化诊断指数，包括炎症指数、泪膜功能障碍指数和综合风险评分。所有数值均在生理和病理报告范围内生成，这些范围源自经同行评审的眼科学、泪液蛋白质组学和全身性疾病文献。该数据集旨在用于研究、基准测试、可解释AI分析以及基于泪液的非侵入性诊断可行性研究。不包含任何真实患者数据。

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。